【摘 要】
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传统谱聚类算法直接对原始数据建立高斯核邻接矩阵后再对数据进行聚类,并未考虑数据的深层次特征以及数据的邻域流形结构,并且仅进行单一聚类,针对以上三点不足,提出了利用稀
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61373055）, 江苏省2015年度普通高校研究生科研创新计划资助项目（KYLX15_1191）
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传统谱聚类算法直接对原始数据建立高斯核邻接矩阵后再对数据进行聚类,并未考虑数据的深层次特征以及数据的邻域流形结构,并且仅进行单一聚类,针对以上三点不足,提出了利用稀疏自编码的局部谱聚类映射算法（LSCMS）,通过对数据进行预处理,利用稀疏自编码提取能反映原始数据本质的深层次特征,并以此替代原始数据;对每个数据利用其邻域进行线性重构,以重构权值代替高斯核函数建立邻接矩阵。LSCMS在聚类同时将数据映射到聚类指标上进而协调聚类指标。在UCI数据集、手写数据集、人脸数据集上的实验结果表明：算法优于现有的聚类算法
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