摘要
提出了一种基于隐空间的低秩稀疏子空间聚类算法,在聚类的过程中可以对高维数据进行降维,同时在低维空间中利用稀疏表示和低秩表示对数据进行聚类,大大降低了算法的时间复杂度.在运动分割和人脸聚类问题上的实验证明了算法的有效性.
This paper proposed a novel algorithm named low‐rank sparse subspace clustering in latent space (LatLRSSC ) , it can reduce the dimension and cluster the data lying in a union of subspaces simultaneously . The main advatages of our method is that it is computationally efficient . The effectiveness of the algorithm is demonstrated through experiments on motion segmentation and face clustering .
出处
《西北师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2015年第3期49-53,共5页
Journal of Northwest Normal University(Natural Science)
基金
浙江省自然科学基金资助项目(LY14F020009)
关键词
子空间聚类
稀疏表示
低秩表示
运动分割
人脸聚类
subspace clustering
sparse representation
low-rank representation
motion segmentation
face clustering