【摘 要】
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通过子空间聚类可获得高维数据的潜在子空间结构,但现有算法不能同时揭示数据全局低秩结构和局部稀疏结构特性,致使聚类性能受限。提出一种结构约束的对称低秩表示算法用于子
【基金项目】
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重庆市自然科学基金(cstc2018jcyjAX0344)
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通过子空间聚类可获得高维数据的潜在子空间结构,但现有算法不能同时揭示数据全局低秩结构和局部稀疏结构特性,致使聚类性能受限。提出一种结构约束的对称低秩表示算法用于子空间聚类。在目标函数中添加结构约束和对称约束来限制低秩表示解的结构,构造一个加权稀疏和对称低秩的亲和度图,在此基础上,结合谱聚类方法实现高效的子空间聚类。实验结果表明,该算法能够准确表示复杂子空间结构,其在Extended Yale B和Hopkins 155基准数据集上的平均聚类误差分别为1.37%和1.43%,聚类性能优于LRR、SSC、LR
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