基于稀疏重构的超图谱聚类方法

• 作者: 刘青山 孙玉宝 王灿田
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 超图 稀疏表示 谱聚类
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: CCML 2013
• 页码范围: 145-148,156
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5268字
• 语种: 中文

摘要

超图谱聚类方法由于能很好地描述数据点间的高阶信息,近年来受到了广泛的关注.不同于传统图结构,超图结构中的超边不是两两数据点间的连接,而是一组具有某种相同特性的数据子集.在实际应用中,常用K-近邻来构建超图中的超边,因此,并没有考虑到数据内在的关联性.提出一种新的基于稀疏重构的超图构建方法.对每一样本,用稀疏表示来找到与其最有关联的近邻样本,以此形成基于稀疏重构的超图模型,使得每个超边内的样本都具有很强的关联性.最后通过对超图拉普拉斯矩阵进行谱分解得到聚类结果.在人脸数据库、手写体数据库上的实验结果验证了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙玉宝		19	163	8.0	12.0
5	刘青山		34	203	8.0	13.0
6	王灿田		2	5	1.0	2.0