11月15日，應(yīng)數(shù)學與統(tǒng)計學院邀請，中國礦業(yè)大學吳鋼教授做客數(shù)學與統(tǒng)計學院“牧野格致”講堂,，在學院北樓N506為學院師生作題為“A restarted large-scale spectral clustering with self-guiding and block diagonal representation”的學術(shù)報告，相關(guān)專業(yè)教師和研究生三十余人參加了此次報告,。報告由數(shù)學與統(tǒng)計學院崔魯賓教授主持,。

在本次報告中，吳鋼教授介紹指出譜聚類是一種突出的無監(jiān)督機器學習方法,，涉及構(gòu)建相似性矩陣的關(guān)鍵任務(wù),。在現(xiàn)有的方法中，該矩陣要么一次性計算,，要么交替更新,。然而，前者難以捕捉數(shù)據(jù)點之間的全面關(guān)系,，而后者對于大規(guī)模問題往往不切實際,。在這里吳鋼教授引入了一種新的聚類框架,，該框架具有自我指導和塊對角表示,，保留了前幾個周期的有價值信息,，關(guān)鍵區(qū)別在于每個周期中樣本的重新分類。為了減少計算開銷,，采用Nystr?m近似的塊對角表示來構(gòu)建相似性矩陣,。理論結(jié)果證明了譜聚類中近似計算的合理性。在基準數(shù)據(jù)集上的綜合實驗證明了我們提出的算法優(yōu)于大規(guī)模聚類的最先進方法,，該方法的框架有可能增強聚類算法,，即使在隨機選擇的初始猜測下也能表現(xiàn)良好。

報告結(jié)束后,，吳鋼教授與參會師生進行了互動,，對學生老師的提問進行了積極的回答，通過與老師和同學們的討論,，不僅加深了對學術(shù)問題的理解,，還激發(fā)了他們對于未來科研方向的思考，給了與會師生很多思考和啟發(fā),。

專家簡介：

吳鋼,，中國礦業(yè)大學教授，博士,，博士生導師,，江蘇省“青藍工程”中青年學術(shù)帶頭人，江蘇省“333工程”中青年科學技術(shù)帶頭人,，現(xiàn)任江蘇省計算數(shù)學學會副理事長,，先后主持國家自然科學基金項目4項、江蘇省自然科學基金面上項目2項,，徐州市重點研發(fā)計劃1項,，江蘇省教育廳自然科學基金項目1項。 在SIAM Journal on Numerical Analysis, SIAM Journal on Scientific Computing,SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications, IMA Journal of Numerical Analysis, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Pattern Recognition, Machine Learning, ACM Transactions on Information Systems等著名期刊發(fā)表學術(shù)論文多篇,。

（數(shù)學與統(tǒng)計學院 崔魯賓）