【摘 要】
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为提高谱聚类算法的鲁棒性,基于稀疏编码在图的构造中提出一种改进L1稀疏表示图模型。将每个样本表示为数据集中其他样本的稀疏线性组合,稀疏图的构造变为一个优化问题。所构造的稀疏图对数据噪声有很好的鲁棒性,同时能够反映数据局部线性结构;采用稀疏矩阵表示,该方法能够大大降低存储量和计算量,因而对于处理较大规模问题有着较好的可伸缩性。人工数据和实际数据上的谱聚类实验验证了该算法的性能。
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61105064,61634004）, 陕西省教育厅专项科研计划项目（14JK1667,2013JK1131）
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为提高谱聚类算法的鲁棒性,基于稀疏编码在图的构造中提出一种改进L1稀疏表示图模型。将每个样本表示为数据集中其他样本的稀疏线性组合,稀疏图的构造变为一个优化问题。所构造的稀疏图对数据噪声有很好的鲁棒性,同时能够反映数据局部线性结构;采用稀疏矩阵表示,该方法能够大大降低存储量和计算量,因而对于处理较大规模问题有着较好的可伸缩性。人工数据和实际数据上的谱聚类实验验证了该算法的性能。
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