本文關(guān)鍵詞：稀疏樣本自表達(dá)子空間聚類算法

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【摘要】：針對(duì)現(xiàn)有子空間聚類算法在構(gòu)造相似度矩陣時(shí),沒有同時(shí)利用樣本自表達(dá)和稀疏相似度矩陣以及去除噪音、離群點(diǎn)的干擾相結(jié)合,提出了一種新的稀疏樣本自表達(dá)子空間聚類方法。該方法通過樣本自表達(dá)而充分利用樣本間固有相關(guān)性的本質(zhì),創(chuàng)新性地同時(shí)使用L1-范數(shù)和L2,1-范數(shù)正則化項(xiàng)懲罰相似度矩陣,即對(duì)所有測(cè)試樣本進(jìn)行稀疏樣本自表達(dá),從而確保每個(gè)測(cè)試樣本由與其相關(guān)性強(qiáng)的樣本表示,并使所獲得的相似度矩陣具有良好的子空間結(jié)構(gòu)和魯棒性。通過Hopkins155和人臉圖像等大量數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文方法在實(shí)際數(shù)據(jù)的子空間聚類中能夠獲得非常好的效果。
【作者單位】： 廣西電化教育館;廣西師范大學(xué)廣西多源信息挖掘與安全重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 子空間聚類 譜聚類 子空間結(jié)構(gòu) 相似度矩陣 樣本自表達(dá)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61263035,61573270,61450001) 國(guó)家973計(jì)劃項(xiàng)目(2013CB329404) 中國(guó)博士后科學(xué)基金項(xiàng)目(2015M570837) 廣西自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2015GX NSFCB139011) 廣西研究生教育創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目(YCSZ2016046,YCSZ2016045)
【分類號(hào)】：TP311.13
【正文快照】： 近幾年來,子空間聚類[1]方法作為一種實(shí)現(xiàn)高維數(shù)據(jù)聚類的有效途徑,在機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域已得到廣泛應(yīng)用。其中基于稀疏表 示(sparse representation)和低秩表示(low-rank representation)的子空間聚類方法,通過與圖劃分的譜聚類方法相結(jié)合,在運(yùn)動(dòng)圖像分割

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 何大治;謝步瀛;;基于子空間模型的人員疏散路徑選擇[J];東華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2007年03期

2 錢誠(chéng);張三元;;適用于目標(biāo)跟蹤的加權(quán)增量子空間學(xué)習(xí)算法[J];浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2011年12期

3 李勇周;羅大庸;劉少?gòu)?qiáng);;空間光滑且完整的子空間學(xué)習(xí)算法[J];模式識(shí)別與人工智能;2009年03期

4 閔鋒;魯統(tǒng)偉;鄒旭;;自適應(yīng)子空間選擇方法研究[J];計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2013年10期

5 宗瑜;江賀;張彥春;李明楚;;一種可信子空間標(biāo)志方法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2009年10期

6 程強(qiáng);陳秀宏;;局部非參數(shù)子空間分析在人臉識(shí)別中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2014年03期

7 周學(xué)君;彭錦;;應(yīng)用子空間信息準(zhǔn)則選擇模型參數(shù)[J];蘭州理工大學(xué)學(xué)報(bào);2007年04期

8 張瑜;袁書娟;楊愛民;;Krylov子空間上并行預(yù)校GMRES(m)算法的研究[J];微電子學(xué)與計(jì)算機(jī);2009年09期

9 石橋勝,段立娟;查詢子空間在圖像檢索中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2002年20期

10 曹孝斌;廖海斌;李原;;面向酉子空間的二維判別保局投影的人臉識(shí)別[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2011年09期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 張瑜;袁書娟;楊愛民;;Krylov子空間上并行預(yù)校GMRES(m)算法的研究[A];2009年全國(guó)開放式分布與并行計(jì)算機(jī)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集(下冊(cè))[C];2009年

2 葛鵬程;李建中;張兆功;何震瀛;;一種基于勢(shì)能的快速聚類算法[A];第二十二屆中國(guó)數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（研究報(bào)告篇）[C];2005年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 黃震華;子空間SKYLINE查詢?nèi)舾申P(guān)鍵問題的研究[D];復(fù)旦大學(xué);2008年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前7條

1 譚坤;快速子空間追蹤算法研究[D];電子科技大學(xué);2010年

2 鄭重;線性算子的局部線性相關(guān)性[D];吉林大學(xué);2009年

3 張健飛;子空間分類算法研究及應(yīng)用[D];福建師范大學(xué);2013年

4 王永飛;子空間學(xué)習(xí)在基于Kinect的場(chǎng)景分類中的應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2014年

5 崔佳;基于子空間的人臉識(shí)別及性能分析[D];西安電子科技大學(xué);2011年

6 陳藝丹;基于面部子空間特征的疲勞駕駛檢測(cè)軟件研究[D];長(zhǎng)春理工大學(xué);2012年

7 陳琳;基于子空間的人臉識(shí)別方法研究[D];電子科技大學(xué);2012年

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本文編號(hào)：948075