[发明专利]一种基于学习低秩表达的子空间聚类方法在审
| 申请号： | 202011369979.1 | 申请日： | 2020-11-30 |
| 公开（公告）号： | CN112488189A | 公开（公告）日： | 2021-03-12 |
| 发明（设计）人： | 彭冲;陈程立诏;秦国峰;司建伟;魏计鹏 | 申请（专利权）人： | 青岛大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F17/16 |
| 代理公司： | 成都方圆聿联专利代理事务所(普通合伙) 51241 | 代理人： | 宋红宾 |
| 地址： | 266071 *** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于学习低秩表达的子空间聚类方法，包括以下步骤：S1.提出模型：采用自我表达的方式构建相应的表达字典，对自我表达矩阵和误差拟合项同时使用核范数，并加入流形项，帮助模型提取数据间的非线性关系；S2.模型优化：采用ALM的方法交替迭代优化；S3.模型应用，根据输入的数据集获得相应的自我表达矩阵Z；S4.根据自我表达矩阵做谱聚类：将自我表达矩阵作为谱聚类输入的相似矩阵，通过谱聚类算法得到最终的聚类的簇的划分。本发明能够有效获取二维数据集中的结构信息，流形的加入使得模型更具普适性，减少子空间聚类中对于数据集的严苛要求，提高了聚类的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 学习 表达 空间 方法 | ||
【主权项】：
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