在我校70周年校庆之际，大批优秀校友返校庆祝母校70周年校庆。
10月16日下午2:30，在龙子湖校区综合办公楼中栋103报告厅，我院2000届优秀毕业生西北工业大学博士生导师聂飞平教授莅临我院做题为“k-sums聚类：一种可替代k-means的高效聚类算法”的学术报告。学院领导班子成员、师生代表百余人参加了本次学术报告会。院长吴慧欣教授主持报告会。
会议第一项，吴院长介绍聂飞平教授，聂飞平教授2000年毕业于我院计算机科学与技术专业，2009年获清华大学博士学位。2008年至2009年曾在新加坡南洋理工大学从事研究工作，之后在美国德州大学阿灵顿分校先后担任研究助理教授，研究副教授，研究教授。2015年入选中组部计划，担任西北工业大学“光学影像分析与学习中心”教授、博士生导师。主要研究兴趣为机器学习理论和方法。在相关领域已发表系列论文，其中影响因子大于10的一区期刊论文100余篇，IEEE/ACM汇刊论文100余篇，CCF A类会议长文100余篇。论文被引用24000余次，H指数84。入选科睿唯安“全球高被引科学家”，爱思唯尔“中国高被引学者”等榜单。
会议第二项，聂飞平教授从经典聚类方法、k-means和谱聚类的本质联系、k-means聚类方法、实验结果四个方面做学术报告。聂教授从经典聚类方法引入了改进k-means算法。通过对k-means算法的k-means和谱聚类的本质联系，k-means聚类方法的讲述，提出了k-sums算法。聂教授详述了k-sums算法，并指出k-sums算法的优点是涉及参数少，仅采用欧式距离，无需度量样本相似度、采用近邻图，可以处理分布更加复杂的数据、优化速度快，理论计算复杂度仅为O(nk)，与聚类个数c无关、模型倾向于产生更加平衡的聚类结果，且能保证不会出现空类。其缺点是相似度图形式的数据更为常见，该算法需要将相似度图转化为距离图。最后，聂教授通过具备outliers的实验数据，展示了k-sums和k-means的性能。
会议第三项，吴院长表示从此次聂飞平教授的学术报告会上学习到了很多关于做计算机行业的新思想。吴院长指出做研究就应该有坚持不懈的精神才能做出成绩，希望在校学生能将所学习到的知识应用至自己的毕业论文中，更希望在校学生能将坚持不懈的精神贯穿于今后的学习和工作中。
