联合特征选择和光滑表示的子空间聚类算法

来源 :模式识别与人工智能 | 被引量 : 0次 | 上传用户：jwhyyx

【摘要】

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基于自表示关联图的谱聚类模型性能受冗余特征影响较大．为了缓解高维数据无效特征的负面影响，文中提出联合特征选择和光滑表示的子空间聚类算法．首先基于自表示思想构建系数矩阵

【作者】

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郑建炜路程秦梦洁陈婉君

【机构】

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浙江工业大学计算机科学与技术学院

【出处】

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模式识别与人工智能

【发表日期】

：

2018年5期

【关键词】

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子空间聚类自表示特征选择光滑表示组效应 Subspaee Clustering Self-representation Feature Selectio

【基金项目】

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国家自然科学基金项目（No.61602413）、浙江省自然科学基金项目（No.LY15F030014）资助

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基于自表示关联图的谱聚类模型性能受冗余特征影响较大．为了缓解高维数据无效特征的负面影响，文中提出联合特征选择和光滑表示的子空间聚类算法．首先基于自表示思想构建系数矩阵，将特征选择与数据重构纳入同一框架，同时使用权值因子衡量相关特征贡献度，并对系数矩阵进行组效应约束以保持局部性．通过交替变量更新法优化目标函数模型．在人造数据与标准数据库上的实验表明，文中算法在各项性能上均较优．

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