本文關鍵詞：基于最小二乘回歸的分塊加權子空間聚類

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【摘要】：傳統(tǒng)子空間聚類算法向量化時忽略樣本的自然結構信息,并且容易造成高維度小樣本問題,從而導致聚類信息損失.為了彌補該缺陷,文中提出基于最小二乘回歸的分塊加權子空間聚類(WB-LSR).首先,將樣本按維度分成若干塊,并求得各個塊對應的仿射矩陣.然后,通過相互投票方式對各仿射矩陣設置權重,將加權和作為最終的仿射矩陣.在圖像數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù)上的實驗表明,文中方法能有效提升聚類準確率.
【作者單位】： 福州大學數(shù)學與計算機科學學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(No.11571074,71273053) 福建省自然科學基金項目(No.2014J01009)資助~~
【分類號】：TP391.41;TP311.13
【正文快照】： 圖像數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù)是人類社會普遍存在的高維數(shù)據(jù),對它們聚類是數(shù)據(jù)挖掘的一個重要內容,且在社會各領域中具有廣泛的應用價值.傳統(tǒng)聚類算法已不適合高維數(shù)據(jù),于是出現(xiàn)一種聚類高維數(shù)據(jù)的方法:子空間聚類方法.子空間聚類方法可分為5類:矩陣分解法[1-2]、代數(shù)法[3-4]、迭代法[5

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本文編號：1197473