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基于可靠邻居与精确簇数的稀疏子空间聚类

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为了获得更加可靠的相似矩阵,并使其含有精确的连通分支数量,提出了一种新的稀疏子空间聚类算法.该算法利用K近邻思想从局部寻找可靠邻居,在距离度量方面,选用测地线距离进行计算,考虑了数据在高维空间分布的几何结构,使得数据的邻居关系更加合理.同时,利用Ky Fan定理,通过参数的自适应调节,使得相似矩阵包含精确的连通分支数量.此外,该算法打破了常规的两步走模式,同时进行相似矩阵的学习和谱聚类过程,将数据相似性度和分割进行了紧密的联系,进一步加强了对数据结构信息的挖掘和利用.在人造数据集、图像数据集以及真实数据集进行了实验,实验结果表明该算法是有效的.
Sparse subspace clustering based on reliable neighbors and exact cluster number

郑毅、马盈仓、杨小飞

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西安工程大学理学院,西安710600

K近邻 测地线距离 子空间聚类 连通分支数量 相似矩阵

国家自然科学基金资助项目陕西省教育厅科研计划项目陕西省重点研发计划项目

1150143518JS0422018KW-021

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2019.10.0604

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.38(1)
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