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摘要:
针对结构稀疏子空间聚类中不能很好地保证相似度矩阵连接性的问题,给出了一个新的统一优化模型.首先,引入了表示系数矩阵的子空间结构范数,增加了低秩表示来揭示高维数据的全局结构.其次,为了使相似度矩阵具有类内统一,类间稀疏的作用,还定义了分组效应来捕获数据的内部几何结构,提出了结构图正则低秩子空间聚类模型.最后使用自适应惩罚的线性化交替法(LADMAP)来得到最优解.实验结果表明,该模型不但可以捕获数据的全局结构,而且还可以捕获数据的内在几何结构,迫使相关数据紧密结合,不相关数据松散分离,从而使得相似度矩阵与分割矩阵变得更加一致.
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文献信息
篇名 结构图正则低秩子空间聚类
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 子空间结构范数 低秩表示 分组效应 自适应惩罚的线性化交替法
年,卷(期) 2018,(18) 所属期刊栏目 热点与综述
研究方向 页码范围 1-7
页数 7页 分类号 TP391
字数 5989字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1807-0220
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘婕 西安电子科技大学数学与统计学院 1 3 1.0 1.0
2 马帅 西安电子科技大学数学与统计学院 2 3 1.0 1.0
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子空间结构范数
低秩表示
分组效应
自适应惩罚的线性化交替法
研究起点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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