|
|||||
|
|
| 基于子空间追踪算法的稀疏子空间聚类 | |
| 引用本文： | 荣光李,黄尉.基于子空间追踪算法的稀疏子空间聚类[J].合肥工业大学学报(自然科学版),2019,42(7). |
| 作者姓名： | 荣光李 黄尉 |
| 作者单位： | 合肥工业大学 数学学院,安徽 合肥,230601;合肥工业大学 数学学院,安徽 合肥,230601 |
| 基金项目： | 国家重大研究培育计划资助项目 |
| 摘 要： | 稀疏子空间聚类是处理高维数据聚类的有效途径,而相似度矩阵的构造是稀疏子空间聚类的关键一步。文章引入子空间追踪算法来构造相似度矩阵,并由此给出了保证特征选择和特征再选择的充分条件。数值实验表明,子空间追踪算法所选择的原子相比经典的正交匹配追踪算法,其选择的原子更具代表性,精确特征选择率更高,聚类误差也得到了保留甚至更低。 |
| 关 键 词： | 稀疏子空间聚类 贪婪算法 稀疏表示 子空间追踪 特征选择 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |