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结构化稀疏低秩子空间聚类
被引量:
5
1
作者
张红
王卫卫
孔胜江
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第24期23-29,共7页
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...
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。
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关键词
子空间聚类
子空间结构化低秩
相似度
判别性
一致性
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职称材料
题名
结构化稀疏低秩子空间聚类
被引量:
5
1
作者
张红
王卫卫
孔胜江
机构
西安电子科技大学数学与统计学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第24期23-29,共7页
基金
国家自然科学基金(No.61472303
No.61772389
No.61271294)
文摘
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。
关键词
子空间聚类
子空间结构化低秩
相似度
判别性
一致性
Keywords
subspace clustering
subspace structured low rank
affinity
discrimination
coherence
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结构化稀疏低秩子空间聚类
张红
王卫卫
孔胜江
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017
5
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