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提出了一种基于隐空间的低秩稀疏子空间聚类算法,在聚类的过程中可以对高维数据进行降维,同时在低维空间中利用稀疏表示和低秩表示对数据进行聚类,大大降低了算法的时间复杂度.在运动分割和人脸聚类问题上的实验证明了算法的有效性.
基于隐空间的低秩稀疏子空间聚类
【摘 要】
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提出了一种基于隐空间的低秩稀疏子空间聚类算法,在聚类的过程中可以对高维数据进行降维,同时在低维空间中利用稀疏表示和低秩表示对数据进行聚类,大大降低了算法的时间复杂
【机 构】
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浙江工商职业技术学院电子与信息工程学院
【出 处】
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西北师范大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2015年03期
【基金项目】
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浙江省自然科学基金资助项目(LY14F020009)
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