arXiv stat.ML· Xiaoyu Dong, Subhro Ghosh, Soumendu Sundar Mukherjee, Himasish Talukdar·2026-10-27 12:00· 7 天前AI 评分27

核化协方差矩阵、降维与不平衡谱聚类

Kernelised covariance matrices, dimension reduction and imbalanced spectral clustering

AI 导读

研究人员提出基于截断核的核化协方差矩阵，为高斯混合模型（GMM）提供了优于传统 PCA 的降维与不平衡谱聚类方案。在集群规模比例发散的极端不平衡场景下，该方法不仅实现了更优的降维理论保证，还在更大的类内间距范围内确保准确聚类。仿真实验验证了该方法在处理不平衡聚类问题时的性能提升。

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