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

在本次報(bào)告中，吳鋼教授介紹指出譜聚類是一種突出的無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)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(jì)算,，要么交替更新。然而,，前者難以捕捉數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的全面關(guān)系,，而后者對(duì)于大規(guī)模問題往往不切實(shí)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(dǎo)和塊對(duì)角表示,，保留了前幾個(gè)周期的有價(jià)值信息，關(guān)鍵區(qū)別在于每個(gè)周期中樣本的重新分類,。為了減少計(jì)算開銷,，采用Nystr?m近似的塊對(duì)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(jì)算的合理性,。在基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的綜合實(shí)驗(yàn)證明了我們提出的算法優(yōu)于大規(guī)模聚類的最先進(jìn)方法,，該方法的框架有可能增強(qiáng)聚類算法，即使在隨機(jī)選擇的初始猜測(cè)下也能表現(xiàn)良好,。

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

專家簡(jiǎn)介：

吳鋼,，中國(guó)礦業(yè)大學(xué)教授，博士,，博士生導(dǎo)師,，江蘇省“青藍(lán)工程”中青年學(xué)術(shù)帶頭人，江蘇省“333工程”中青年科學(xué)技術(shù)帶頭人,，現(xiàn)任江蘇省計(jì)算數(shù)學(xué)學(xué)會(huì)副理事長(zhǎng),，先后主持國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目4項(xiàng)、江蘇省自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目2項(xiàng),，徐州市重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃1項(xiàng),，江蘇省教育廳自然科學(xué)基金項(xiàng)目1項(xiàng)。 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(xué)術(shù)論文多篇,。

（數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院 崔魯賓）