11月15日，应数学与统计学院邀请，中国矿业大学吴钢教授做客数学与统计学院“牧野格致”讲堂，在学院北楼N506为学院师生作题为“A restarted large-scale spectral clustering with self-guiding and block diagonal representation”的学术报告，相关专业教师和研究生三十余人参加了此次报告。报告由数学与统计学院崔鲁宾教授主持。
在本次报告中，吴钢教授介绍指出谱聚类是一种突出的无监督机器学习方法，涉及构建相似性矩阵的关键任务。在现有的方法中，该矩阵要么一次性计算，要么交替更新。然而，前者难以捕捉数据点之间的全面关系，而后者对于大规模问题往往不切实际。在这里吴钢教授引入了一种新的聚类框架，该框架具有自我指导和块对角表示，保留了前几个周期的有价值信息，关键区别在于每个周期中样本的重新分类。为了减少计算开销，采用Nyström近似的块对角表示来构建相似性矩阵。理论结果证明了谱聚类中近似计算的合理性。在基准数据集上的综合实验证明了我们提出的算法优于大规模聚类的最先进方法，该方法的框架有可能增强聚类算法，即使在随机选择的初始猜测下也能表现良好。
报告结束后，吴钢教授与参会师生进行了互动，对学生老师的提问进行了积极的回答，通过与老师和同学们的讨论，不仅加深了对学术问题的理解，还激发了他们对于未来科研方向的思考，给了与会师生很多思考和启发。
专家简介：
吴钢，中国矿业大学教授，博士，博士生导师，江苏省“青蓝工程”中青年学术带头人，江苏省“333工程”中青年科学技术带头人，现任江苏省计算数学学会副理事长，先后主持国家自然科学基金项目4项、江苏省自然科学基金面上项目2项，徐州市重点研发计划1项，江苏省教育厅自然科学基金项目1项。 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等著名期刊发表学术论文多篇。
（数学与统计学院 崔鲁宾）
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