【摘 要】
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针对基于自表示的子空间聚类算法仅线性重建原始数据而忽略了数据流形结构的问题,提出一种核相关性保持的子空间聚类(SCKCP)模型,该模型旨在学习一个用于谱聚类的高质量关系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61673220),四川省教育厅资助项目(17ZB0444)
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针对基于自表示的子空间聚类算法仅线性重建原始数据而忽略了数据流形结构的问题,提出一种核相关性保持的子空间聚类(SCKCP)模型,该模型旨在学习一个用于谱聚类的高质量关系图。首先,在可再生核希尔伯特空间中最小化核矩阵的重构误差,使学习到的关系图能够有效地捕获原始数据的全局结构关系;其次,松弛的块对角正则化项使关系图保持利于聚类的块对角结构。实验表明,在7个基准数据集上,与6种流行的聚类方法所获得的最高精度相比,SCKCP的聚类精度(ACC)提升24.11%,标准互信息(NMI)提升16.87%。
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