文件名称：论文研究-基于稀疏图的鲁棒谱聚类算法.pdf
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文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 13:54:05
谱聚类,稀疏表示,图拉普拉斯,L1正则化,内点法
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。