【摘 要】
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复杂异构分布的高维数据在大数据时代随处可见,高效地挖掘其子空间结构并进行准确的分簇是机器视觉和模式识别领域的研究热点.低秩表示算法(Low-Rank Representation,LRR)因
【基金项目】
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国家自然科学基金(61602413,61873240);浙江省自然科学基金(LY19F030016)资助~~
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复杂异构分布的高维数据在大数据时代随处可见,高效地挖掘其子空间结构并进行准确的分簇是机器视觉和模式识别领域的研究热点.低秩表示算法(Low-Rank Representation,LRR)因其优越的低维子空间挖掘能力而备受关注,其性能很大程度上取决于关联矩阵的构建,常见的方法都是通过原始输入数据或表示系数直接一次成形.然而,这些方法都采用独立的步骤进行表示系数计算以及关联矩阵学习,无法保证总体算法的最优性.针对该问题,该文提出一种新的LRR型数据表示分簇法(Data Representation Clus
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