混合最小二乘回归的稀疏子空间聚类算法

来源 :计算机应用与软件 | 被引量 : 1次 | 上传用户：allpass001

【摘要】

：

稀疏子空间聚类的关键在于在求得真实反映数据集的相似度矩阵,然后将相似度矩阵代入谱聚类求解。相似度矩阵既要刻画数据集的子空间特性,同时也要反映出同一类数据点之间的两两相关程度,稀疏子空间聚类(SSC)专注于每一个数据表示系数的最大稀疏性,缺乏对数据集全局结构的描述;最小二乘回归(LSR)保证了同一类数据的结构相关性,但是不够稀疏。将最小二乘回归引入稀疏子空间聚类算法中,从而保证数据的相似度矩阵兼具稀

【作者】

：

王越严亮张强

【机构】

：

重庆理工大学计算机科学与工程系

【出处】

：

计算机应用与软件

【发表日期】

：

2017年10期

【关键词】

：

稀疏子空间聚类最小二乘回归谱聚类运动分割人脸聚类 Sparse subspace clusterng Least-squares regression

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