一种基于低秩表示的子空间聚类改进算法

发布时间：2017-08-14 13:15

  本文关键词：一种基于低秩表示的子空间聚类改进算法

  更多相关文章： 子空间聚类 低秩表示 秩函数 Forbenius范数 增广拉格朗日乘子法

【摘要】：该文针对现有的基于低秩表示的子空间聚类算法使用核范数来代替秩函数,不能有效地估计矩阵的秩和对高斯噪声敏感的缺陷,提出一种改进的算法,旨在提高算法准确率的同时,保持其在高斯噪声下的稳定性。在构建目标函数时,使用系数矩阵的核范数和Forbenius范数作为正则项,对系数矩阵的奇异值进行强凸的正则化后,采用非精确的增广拉格朗日乘子方法求解,最后对求得的系数矩阵进行后处理得到亲和矩阵,并采用经典的谱聚类方法进行聚类。在人工数据集、Extended Yale B数据库和PIE数据库上同流行的子空间聚类算法的实验对比证明了所提改进算法的有效性和对高斯噪声的鲁棒性。
【作者单位】： 南京理工大学计算机科学与工程学院;
【关键词】： 子空间聚类 低秩表示 秩函数 Forbenius范数 增广拉格朗日乘子法
【基金】：国家自然科学基金(61473154)~~
【分类号】：TP311.13
【正文快照】： 1引言近年来,子空间聚类成为计算机视觉、图像处理、系统辨识等领域的研究热点[1]。基于子空间聚类的算法在处理高维数据时,通常假设高维数据分布于一个联合的低维子空间中,算法根据不同类或类别将高维数据点分割到对应的子空间。常用的子空间聚类算法可以分为4类:迭代方法、

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本文编号：672843