1、“.....谱聚类中基于熵排序的特征向量选择方法论文原稿。其中，为样本和样本之间的相似性。，为样本和样本之间的距离，计算公式如下其中，和分别类最重要的特征向量。所以，我们的目的就在于在这个特征向量中获取个最佳的特征向量组合。当不大时，对数据聚类至关重要的这个特征向量就会更少，所以，在个特征向量中能够足够找出个较好的特征向量组合。结语本文介绍的熵排列的特征向量选取方法是种简单的特征排列方法，也可以选择种多套特征向量排列方谱聚类中基于熵排序的特征向量选择方法论文原稿得到的对聚类有重要作用的个向量，称这种特征向量选取为直接选择策略。另外种选择策略是根据特征向量排序列表寻找合适的向量组合。众所周知，个数据集的所有的数据点可看作是随即抽取的......”。

2、“.....随即抽样的数据多数情况下都保留着原始聚类的信息。而实际应用中，获取个数据的真实标记信息是可能的。因此，本文首先描述以表示第个特征向量的最大区间。根据对的定义，若和相距越近，则它们之间的相似性就越高反之，相似性就越低。但若较低或较高时，熵就越小反之，则大。因此，若除去特征向量要比除去更能导致样本的无序，且熵满足，则要比的对谱聚类更重要。为了得到特征向量的排序，每个特征向量都要被移除并计算对应的熵。用表示排序后用种特征向量组合评价标准找出合适的特征向量组合，这种策略称为间接特征向量选择策略。谱聚类中基于熵排序的特征向量选择方法论文原稿。摘要是使用最广泛的谱聚类算法之。对于个类问题......”。

3、“.....已经证明，划分的谱放基于熵排列的特征向量选择方法是根据特征向量对聚类的重要性对它们按序排列，然后从排列列表中得到合适的特征向量组合。在排列列表中选择特征向量时，有两种策略。其，直接从排列列表中选择前个特征向量。尽管这种方法使用了个最重要的特征向量，但仍不是总能很好地检测出数据的结构。所以，这种方法的性能比方。实际应用中我们不可能获得每个样本的概率。谱聚类中基于熵排序的特征向量选择方法论文原稿。谱分析方法已经成功用于解决大数据聚类和图像分割问题。近年来，由于谱聚类对于数据聚类具有高性能且具有使用简单的优点，吸引了越来越多的研究者的兴趣。这种方法已经成功应用于并行计算设计图像分割语音分离等方保留原始聚类的信息这种假设......”。

4、“.....在排列列表的前特征向量中提取对应的训练数据，并使用种特征向量组合评价标准找出合适的特征向量组合，这种策略称为间接特征向量选择策略。谱分析方法已经成功用于解决大数据聚类和图像分割问题。近年来，由于谱聚类对于数据聚类具有高性能且，从大量实验表明，前个最大的特征向量并不总能检测得出真实的模式识别问题的数据结构。所以，谱聚类中特征向量的选取变得很有必要。基于熵排列的特征向量选择方法是根据特征向量对聚类的重要性对它们按序排列，然后从排列列表中得到合适的特征向量组合。在排列列表中选择特征向量时，有两种策略。其，直接从排列列表中方法，也可以选择种多套特征向量排列方法用于特征向量的排序。本文旨在通过熵排序的特征向量选取方法......”。

5、“.....在将来的工作中将进步在这个方向上研究。参考文献，谱聚类中基于熵排序的特征向量选择方法论文原稿面。谱聚类方法使用数据标准化的亲合矩阵的特征向量来划分数据。而方法是最广泛使用的谱聚类算法之。对于个聚类问题，该方法使用数据集标准化的亲合矩阵的个最大的特征向量划分数据。尽管标准割的谱放松解决方法在于对子空间中的特征向量的划分。但不能保证这个最大的特征向量总能检测得出数据的结构。割的谱放松解决方法在于对子空间中的特征向量的划分。但不能保证这个最大的特征向量总能检测得出数据的结构。设表示的标准化的亲合矩阵的所有的个特征向量。将视作包含具有个特征的个样本的数据集，的第行表示第个样本数据，表示数据点的第个特征。从熵理论得知，的熵被定义为其中......”。

6、“.....因此，本文首先描述原始数据集的带有真实标记信息的训练数据，然后在排序列表中抽取对应训练数据集的前个特征向量，并借助特征向量组合评价指标在所有可能的向量组合中找出最佳的向量组合。我们认为这个最佳的特征向量在子空间中映射到的训练集合中的数据点能够反应得出原始数据的潜在数据结构。排具有使用简单的优点，吸引了越来越多的研究者的兴趣。这种方法已经成功应用于并行计算设计图像分割语音分离等方面。谱聚类方法使用数据标准化的亲合矩阵的特征向量来划分数据。而方法是最广泛使用的谱聚类算法之。对于个聚类问题，该方法使用数据集标准化的亲合矩阵的个最大的特征向量划分数据。尽管标择前个特征向量。尽管这种方法使用了个最重要的特征向量......”。

7、“.....所以，这种方法的性能比方法优越不多。由于谱聚类中选择的特征向量应该是个组合优化问题，所以另外种选择策略，即在排列列表中选择前特征向量的最优特征向量组合。基于在许多情况下，对于个数据样本的抽样能够，。摘要是使用最广泛的谱聚类算法之。对于个类问题，该算法使用数据集标准化的亲合矩阵的最大的个特征向量来划分数据。已经证明，划分的谱放松解决方法在于对这个最大的特征向量子空间的划分。然而列列表中的前个特征向量被认为是对聚类最重要的特征向量。所以，我们的目的就在于在这个特征向量中获取个最佳的特征向量组合。当不大时，对数据聚类至关重要的这个特征向量就会更少，所以，在个特征向量中能够足够找出个较好的特征向量组合......”。

8、“.....这个特征向量而是通过熵排列得到的对聚类有重要作用的个向量，称这种特征向量选取为直接选择策略。另外种选择策略是根据特征向量排序列表寻找合适的向量组合。众所周知，个数据集的所有的数据点可看作是随即抽取的。所以，随即抽样的数据多数情况下都保留着原始聚类的信息。而实际应用中，获取个数据的真实表示第个特征向量的最大值和最小值，所以表示第个特征向量的最大区间。根据对的定义，若和相距越近，则它们之间的相似性就越高反之，相似性就越低。但若较低或较高时，熵就越小反之，则大。因此，若除去特征向量要比除去更能导致样本的无序，且熵满足，则要比的对谱聚类更重要。为了得到特征向量的排序......”。

9、“.....本文旨在通过熵排序的特征向量选取方法，获取能够表征信息的最优特征。在将来的工作中将进步在这个方向上研究。参考文献，始数据集的带有真实标记信息的训练数据，然后在排序列表中抽取对应训练数据集的前个特征向量，并借助特征向量组合评价指标在所有可能的向量组合中找出最佳的向量组合。我们认为这个最佳的特征向量在子空间中映射到的训练集合中的数据点能够反应得出原始数据的潜在数据结构。排列列表中的前个特征向量被认为是对聚的特征向量。并将样本集合作为实例，若个特征向量的熵满足时，则熵的排列列表为。所以，在这个特征向量中第个特征向量是最重要的。在得到特征向量排序列表后......”。