[发明专利]一种基于低秩张量自表示的深度子空间聚类方法及系统

权利要求书

1.一种基于低秩张量自表示的深度子空间聚类方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、数据的输入及预处理；

S2、在深度自编码器中引入张量与低秩矩阵的模积构建自表示层，用于对所述数据中的张量进行自表示；

S3、根据输入的数据对所述深度自编码器进行训练，得到所述深度自编码器的自表示系数矩阵C；

S4、利用所述自表示系数矩阵C构建对应的亲和矩阵；

S5、利用所述亲和矩阵进行谱聚类操作，得到聚类结果。

2.根据权利要求1所述基于低秩张量自表示的深度子空间聚类方法，其特征在于，用于学习的损失函数为：

其中，χ是预处理后的张量，是张量χ经过自表示层和反卷积层后得到的重构矩阵，λ和γ是超参数，ζ是经过深度自编码器后得到的特征张量，×_i是张量ζ第i个维度与对应矩阵的模积运算，U₁和V₁是特征张量ζ样本维度自表示系数矩阵的低秩分解，自表示系数矩阵C＝U₁V₁，自表示后重构张量的作为反卷积层的输入。

3.根据权利要求2所述基于低秩张量自表示的深度子空间聚类方法，其特征在于，所述步骤S4中利用指定个数最大值的硬阈值策略和基于幂乘运算的软阈值策略相结合，构建亲和矩阵。

4.根据权利要求3所述基于低秩张量自表示的深度子空间聚类方法，其特征在于，所述步骤S4具体为：

对自表示系数矩阵C的每一列进行最大范数归一化得到矩阵

令矩阵

对矩阵G1的每一列保留指定个数的最大值，其余位置置零；

对矩阵G1的每一列进行最大范数归一化得到矩阵

令矩阵

最后得到亲和矩阵

5.一种基于低秩张量自表示的深度子空间聚类系统，包括输入模块、计算模块和输出模块；

所述输入模块用于输入数据至所述计算模块；所述输出模块用于输出所述计算模块的计算结果；

其特征在于，所述计算模块用于对输入的数据以权利要求1-4任一所述深度子空间聚类方法进行计算。