本文關(guān)鍵詞：稀疏樣本自表達子空間聚類算法

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【摘要】：針對現(xiàn)有子空間聚類算法在構(gòu)造相似度矩陣時,沒有同時利用樣本自表達和稀疏相似度矩陣以及去除噪音、離群點的干擾相結(jié)合,提出了一種新的稀疏樣本自表達子空間聚類方法。該方法通過樣本自表達而充分利用樣本間固有相關(guān)性的本質(zhì),創(chuàng)新性地同時使用L1-范數(shù)和L2,1-范數(shù)正則化項懲罰相似度矩陣,即對所有測試樣本進行稀疏樣本自表達,從而確保每個測試樣本由與其相關(guān)性強的樣本表示,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)集的實驗結(jié)果表明,本文方法在實際數(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;廣西師范大學廣西多源信息挖掘與安全重點實驗室;
【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
【基金】：國家自然科學基金項目(61263035,61573270,61450001) 國家973計劃項目(2013CB329404) 中國博士后科學基金項目(2015M570837) 廣西自然科學基金項目(2015GX NSFCB139011) 廣西研究生教育創(chuàng)新計劃項目(YCSZ2016046,YCSZ2016045)
【分類號】：TP311.13
【正文快照】： 近幾年來,子空間聚類[1]方法作為一種實現(xiàn)高維數(shù)據(jù)聚類的有效途徑,在機器學習、圖像處理和計算機視覺等領(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,在運動圖像分割

【相似文獻】

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本文編號：948075