近年来,随着数据获取能力的不断提高和计算机的飞速发展,人们获得的数据信息越来越多,数据维数越来越高,如何寻找这些海量高维数据信息中潜在的规律,更好地为人类服务,是目前机器学习面临的挑战之一.在没有标签信息的情况下,对高维数据实施维数约简的同时进行归类分析,挖掘数据的内在结构,是当前机器学习的一个难点、也是热点之一.本文主要研究了在没有标签信息的情况下,以矩阵分解为基础,对原始高维数据样本维数约简的同时进行聚类分析,从而揭示数据样本的内在本质结构.具体而言,本文的主要研究工作和创新性内容如下:1.针对现有基于回归的特征选择算法,通常选用0-1伪标签矩阵作为目标矩阵,使得模型成为一个NP-难问题,提出一种基于矩阵分解的鲁棒特征选择算法(RUFSM).RUFSM首先将目标矩阵分解为两个矩阵(正交聚类中心矩阵和低维稀疏表示矩阵)的乘积,不仅使得模型易于迭代求解,而且特征选择矩阵(投影矩阵)能更好地选择具有类别辨别性的特征;其次,聚类中心的正交性约束和低维表示的稀疏性约束不仅保证异类投影样本相互远离,同时使得同类之间相互靠近;最后,l2,1范数作为误差度量能有效消除噪声样本和离群样本对数据样本本质属性特征的影响,同时进行的鲁棒特征选择和鲁棒聚类能保证算法得到总体最优解.大量实验结果表明提出的RUFSM算法无论在鲁棒性上还是聚类性能上都超过了相关鲁棒特征选择算法.2.针对低秩表示目标函数中核范数的不可微问题,提出一种非负的图正则化低秩因子分解算法(GLCF).GLCF算法首先利用矩阵理论,将保持全局结构的低秩约束巧妙地转化为两因子Frobenius范数之和的最小化问题,考虑到非负约束在聚类分析中的语义相关性,对因子分解矩阵进行非负约束,同时利用流形正则化项使得低维表示保持了原始样本的局部几何结构;其次,给出一种优化目标函数的多步更新规则,并从理论上证明了该算法的收敛性;最后,分析了提出的多步更新规则与梯度下降算法的相互关系,且针对负值数据样本给出一种多步更新规则.与相关基于非负约束的矩阵分解算法相比,实验结果表明了提出的GLCF算法具有更好的聚类性能.3.针对现有的基于低秩表示的子空间聚类算法通常直接选用含有噪声的原始数据样本作为字典求取原始样本的低秩表示,且构建亲和矩阵和聚类分两步独立进行的缺点,提出了一种图正则化紧凑低秩表示算法(GCLRR).首先,GCLRR算法为了消除噪声样本作为字典对低秩表示的影响,用原始数据的线性组合作为字典,不仅使得字典在算法优化过程中通过学习得到,而且使得低维表示随着字典优化更新;其次,正交的线性组合系数矩阵与低维低秩表示矩阵可认为是对LRR算法中低秩表示矩阵的分解,因此,算法优化过程中得到的低维低秩表示可直接用于聚类;最后,分别保持全局结构和局部结构的低秩和流形正则化直接约束在低维表示上,使得低维表示具有良好的类别属性.聚类实验结果表明GCLRR算法在挖掘数据样本潜在子空间方面,优于最新的LRR相关算法.