关于举办学术沙龙活动的通知

　　 　　

为促进青年教师科研方向之间的融合，便于青年教师之间开展合作研究，数学3党支部决定举办信息与计算科学系青年教师学术沙龙系列专题报告。现将第一次活动内容通知如下：

报告题目：聚类结构和点对结构融合下的自适应联合聚类

主讲人：吴彤 博士

报告时间：2020年10月14日17:00

报告地点：N3101

报告摘要：线性判别分析作为一种有效的监督数据分类方法，具有对不同类别数据的较强鉴别能力。但传统线性判别分析具有局限性，只适用于监督情形，即必须已知先验标签信息，从而限制了可应用任务的范围。基于处理并解决传统线性判别分析的限制问题，我们提出自适应线性判别分析来避免传统线性判别分析小样本量问题，并将其进一步推广为半监督和无监督学习问题。聚类作为最重要的数据分析算法之一，在机器学习和数据挖掘领域有着广泛的应用。聚类算法是按照数据属性将相似的数据样本划分到同一个类别中，以便研究其清晰的聚类结构。数据之间往往包含某些隐含的点对信息，为了同时利用数据集的聚类结构和点对结构，达到最佳聚类效果，将监督线性判别分析的矩阵等价形式，即正交最小二乘判别分析和带有自适应近邻的离散谱聚类进行拓展融合，最后通过所提出的二次加权优化框架对模型进行求解，得到自适应权重并进行有效的自适应联合学习，得到连续松弛的指示矩阵。基于松弛的连续谱，提出谱旋转问题，从而能够最终得到离散的指示矩阵进行聚类，避免了直接求解原始离散问题的困难。

请信息与计算科学系全体教职工按时参加，同时也欢迎对此感兴趣的广大师生参加！