【摘 要】
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针对传统子空间聚类算法与超参数自适应算法结合时,面对特定多视角数据集的性能失效问题,提出了一种自适应多视角子空间聚类算法。基于不同视角数据点对之间相似度近似的原理
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61573273)。
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针对传统子空间聚类算法与超参数自适应算法结合时,面对特定多视角数据集的性能失效问题,提出了一种自适应多视角子空间聚类算法。基于不同视角数据点对之间相似度近似的原理,构建了表示矩阵和相似度矩阵在多视角范围内的相关性约束。通过设计的子空间聚类目标函数,在函数第1项和第2项构建了数据矩阵和表示矩阵在单个视角内的相关性约束,在第3项使用径向基函数构建单个视角内表示数据点对之间的相似度,并在与该点对所对应的连接图中的点做相似度差值处理,约束该值在多个视角内的一致性。使用块坐标下降法求解目标函数,根据线性最小二乘法原
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