基于k-近邻与局部相似度的稀疏子空间聚类

• 作者: 杨小飞 续秋霞 郑毅 马盈仓
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: k-近邻 子空间聚类方法 稀疏 相似矩阵
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 99-108
• 页数: 10页
• 分类号: TP181
• 字数: 8149字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1907-0335

摘要

为了获得结构更加合理的仿射矩阵,提出了一种基于k-近邻与局部相似度的稀疏子空间聚类算法.该算法首先计算每个点的k-近邻,并对其用k-近邻数据点进行线性表示,使仿射矩阵在整体稀疏的情况下保证局部的强线性关系.基于图论知识,利用数据的实际分布情况对仿射矩阵进行约束,使仿射矩阵进一步合理地等价于待进行谱聚类的相似矩阵.在人造数据集、随机生成的子空间数据集、图像数据集以及真实数据集上进行了实验,结果表明该算法是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马盈仓	西安工程大学理学院	37	80	4.0	7.0
2	续秋霞	西安工程大学理学院	11	14	2.0	3.0
3	杨小飞	西安工程大学理学院	20	12	2.0	2.0
4	郑毅	西安工程大学理学院	3	0	0.0	0.0