本文關(guān)鍵詞：一種基于低秩表示的子空間聚類改進(jìn)算法

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【摘要】：該文針對(duì)現(xiàn)有的基于低秩表示的子空間聚類算法使用核范數(shù)來代替秩函數(shù),不能有效地估計(jì)矩陣的秩和對(duì)高斯噪聲敏感的缺陷,提出一種改進(jìn)的算法,旨在提高算法準(zhǔn)確率的同時(shí),保持其在高斯噪聲下的穩(wěn)定性。在構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)時(shí),使用系數(shù)矩陣的核范數(shù)和Forbenius范數(shù)作為正則項(xiàng),對(duì)系數(shù)矩陣的奇異值進(jìn)行強(qiáng)凸的正則化后,采用非精確的增廣拉格朗日乘子方法求解,最后對(duì)求得的系數(shù)矩陣進(jìn)行后處理得到親和矩陣,并采用經(jīng)典的譜聚類方法進(jìn)行聚類。在人工數(shù)據(jù)集、Extended Yale B數(shù)據(jù)庫(kù)和PIE數(shù)據(jù)庫(kù)上同流行的子空間聚類算法的實(shí)驗(yàn)對(duì)比證明了所提改進(jìn)算法的有效性和對(duì)高斯噪聲的魯棒性。
【作者單位】： 南京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 子空間聚類 低秩表示 秩函數(shù) Forbenius范數(shù) 增廣拉格朗日乘子法
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61473154)~~
【分類號(hào)】：TP311.13
【正文快照】： 1引言近年來,子空間聚類成為計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理、系統(tǒng)辨識(shí)等領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)[1]。基于子空間聚類的算法在處理高維數(shù)據(jù)時(shí),通常假設(shè)高維數(shù)據(jù)分布于一個(gè)聯(lián)合的低維子空間中,算法根據(jù)不同類或類別將高維數(shù)據(jù)點(diǎn)分割到對(duì)應(yīng)的子空間。常用的子空間聚類算法可以分為4類:迭代方法、

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：672843