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【讲座问题】新型鲁棒多核聚类算法
【时 间】2024年5月18日 上午：09:40-10:25
【地 点】保定校区 培训中心二楼一聚会室
【主讲人】刘新旺 ，国防科技大学盘算机学院教授 ，博士生导师 ，国家优异青年科学基金、优异青年科学基金获得者
【主讲人简介】
刘新旺 ，国防科技大学盘算机学院教授 ，博士生导师 。国家杰青、优青获得者 。主要研究兴趣包括机械学习、数据挖掘等 。近五年以第一或通讯作者在CCF A类顶刊和顶会上揭晓论文80余篇 ，包括IEEE TPAMI论文10篇 ，含3篇自力作者 。ESI高被引论文12篇 。谷歌学术引用一万四千余次 ，入选2022年度全球2%顶尖科学家榜单 。担当IEEE TNNLS、IEEE TCYB、Information Fusion等期刊AE及ICML、NeurIPS等顶会的资深程序委员/领域主席 。部分研究效果曾两次获得湖南省自然科学一等奖（2/6、6/6） 。
【讲座内容简介】
本次报告将先容本课题组最近提出的SimpleMKKM融合聚类框架及其相关拓展 。首先 ，区别于常用的min-min/max-max聚类算法 ，我们提出了一个全新的min-max模子 ，并设计了新的求解算法 ，包管了获得的解具有全局最优性 。该模子在差别应用中展示了优越的聚类性能 ，且不含任何超参数 。接着 ，我们接纳核矩阵局部对齐的头脑对其举行了拓展 ，提出了Localized SimpleMKKM算法 。其次 ，我们进一步提出了一种无参的样本自顺应Localized SimpleMKKM算法 。代码开源于https://xinwangliu.github.io/