结构化稀疏低秩子空间聚类

发布时间：2018-04-29 16:23

  本文选题：子空间聚类 + 子空间结构化低秩　； 参考：《计算机工程与应用》2017年24期

【摘要】：通过定义子空间结构化低秩正则项,将其与子空间结构化稀疏子空间聚类模型相结合,给出一个新的统一优化模型。新模型利用数据的类别属性和相似度互相引导,使得相似度具有判别性和一致性,类别属性具有一致性。相似度的判别性有利于将不同子空间的数据分为不同类,而一致性有利于将同一子空间的数据聚为一类。大量实验表明提出的方法优于一些典型的两步法和子空间结构化稀疏子空间聚类模型。
[Abstract]:By defining subspace structured low rank regular terms and combining them with subspace structured sparse subspace clustering model, a new unified optimization model is proposed. The new model uses the class attributes and similarity of data to guide each other so that similarity is discriminant and consistent and category attributes are consistent. The discriminant degree of similarity is helpful to divide the data of different subspaces into different classes, while consistency is advantageous to the clustering of data in the same subspace. A large number of experiments show that the proposed method is superior to some typical two-step method and subspace structured sparse subspace clustering model.
【作者单位】： 西安电子科技大学数学与统计学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61472303,No.61772389,No.61271294)
【分类号】：TP311.13

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本文编号：1820686