论文部分内容阅读
近年来基于子空间聚类的图谱聚类在计算机视觉领域中引起了高度的重视和广泛的应用。典型的两类子空间聚类方法有稀疏子空间聚类SSC和低秩表示子空间聚类LRR。这两类子空间聚类都是先求得数据的自表达系数矩阵Z,再在此基础上做谱聚类。而本文提出的鲁棒的基于最小均方图谱子空间聚类是将子空间聚类与谱聚类联系起来,置于一个优化框架下,使其相互增强。即谱聚类下的拉斯矩阵促进表示系数矩阵的块对角结构,使指示矩阵更准确。而其