基于最小二乘回归的分块加权子空间聚类

发布时间：2017-11-17 21:28

  本文关键词：基于最小二乘回归的分块加权子空间聚类

  更多相关文章： 子空间聚类 结构信息 块 仿射矩阵 权重

【摘要】：传统子空间聚类算法向量化时忽略样本的自然结构信息,并且容易造成高维度小样本问题,从而导致聚类信息损失.为了弥补该缺陷,文中提出基于最小二乘回归的分块加权子空间聚类(WB-LSR).首先,将样本按维度分成若干块,并求得各个块对应的仿射矩阵.然后,通过相互投票方式对各仿射矩阵设置权重,将加权和作为最终的仿射矩阵.在图像数据和视频数据上的实验表明,文中方法能有效提升聚类准确率.
【作者单位】： 福州大学数学与计算机科学学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(No.11571074,71273053) 福建省自然科学基金项目(No.2014J01009)资助~~
【分类号】：TP391.41;TP311.13
【正文快照】： 图像数据和视频数据是人类社会普遍存在的高维数据,对它们聚类是数据挖掘的一个重要内容,且在社会各领域中具有广泛的应用价值.传统聚类算法已不适合高维数据,于是出现一种聚类高维数据的方法:子空间聚类方法.子空间聚类方法可分为5类:矩阵分解法[1-2]、代数法[3-4]、迭代法[5

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本文编号：1197473