【摘 要】
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针对高维数据冗余性、噪声干扰等问题对多视图子空间聚类性能的影响,提出一种多核低冗余表示学习的稳健多视图子空间聚类方法。首先,通过分析揭示数据在核空间中的冗余性和噪声影响特性,提出采用多核学习来获得局部视图数据的稳健低冗余表示,并利用其替代原始数据实施子空间学习。其次,引入张量分析模型进行多视图融合,从全局角度学习不同视图子空间表示的潜在张量低秩结构,在捕获视图间高阶相关性的同时保持其各异性专属信息
【机 构】
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哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨 150080;哈尔滨理工大学仪器科学与技术博士后流动站,黑龙江哈尔滨 150080;哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨 150080;哈
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针对高维数据冗余性、噪声干扰等问题对多视图子空间聚类性能的影响,提出一种多核低冗余表示学习的稳健多视图子空间聚类方法。首先,通过分析揭示数据在核空间中的冗余性和噪声影响特性,提出采用多核学习来获得局部视图数据的稳健低冗余表示,并利用其替代原始数据实施子空间学习。其次,引入张量分析模型进行多视图融合,从全局角度学习不同视图子空间表示的潜在张量低秩结构,在捕获视图间高阶相关性的同时保持其各异性专属信息。所提方法将稳健低冗余表示学习、视图专属子空间学习以及融合潜在子空间结构学习统一到一个目标函数中,使其在
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针对指纹库规模的增大导致CSI指纹的训练成本和处理复杂性显著增加的问题,提出了一种基于CSI张量分解的室内Wi-Fi指纹定位方法。首先,将基于平行因子分析模型的张量分解算法和交替最小二乘迭代算法相结合以减少环境噪声的干扰;其次,利用张量小波分解算法对降噪后的张量进行特征提取以得到CSI位置指纹;最后,基于偏最小二乘回归算法建立定位模型以实现位置估计。实验结果表明,所提算法在定位误差4 m内的置信概
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