Key words: subspace clustering; LSC; LC-KSVD; incremental dictionary training 摘 要: 基于稀疏表示的隐子空间聚类算法 LSC,相对于传统的子空间聚类算法,具有更快的聚类速度,使其适用于更大的数据集,但是其存在字典训练具有随机性,占用内存过多等缺陷。参照 LC-KSVD 字典训练算法的思想,通过将一部分信号的标签...
5. 融合相似度矩阵与HCFS算法 通过上述步骤获得子空间表达后,利用得到的子空间信息构建相似度矩阵,并结合HCFS算法处理簇内分布不均匀问题,具体实施步骤包括子簇的形成和合并,以及利用能同时度量相邻子簇间连通性和相似性的方法,降低参数设置难度,最终实现对高维数据集簇内不均匀分布的有效聚类。 综上所述,该算法通过...
子空间聚类低秩表示秩函数Forbenius范数增广拉格朗日乘子法该文针对现有的基于低秩表示的子空间聚类算法使用核范数来代替秩函数,不能有效地估计矩阵的秩和对高斯噪声敏感的缺陷,提出一种改进的算法,旨在提高算法准确率的同时,保持其在高斯噪声下的稳定性。在构建目标函数时,使用系数矩阵的核范数和Forbenius范数作为正则项...
改进的基于DBSCAN的空间聚类算法研究
【摘要】在现有的稀疏子空间聚类算法理论基础上提出一个改进的稀疏子空间聚类算法:迭代加权的稀疏子空间聚类.稀疏子空间聚类通过解决l1最小化算法并应用谱聚类把高维数据点聚类到不同的子空间,从而聚类数据.迭代加权的l1算法比传统的l1算法有更公平的惩罚值,平衡了数据数量级的影响.此算法应用到稀疏子空间聚类中,改进...
改进的空间蚂蚁聚类算法
一种改进的基于R-树混合空间聚类算法
笔者讨论了带障碍约束的空间聚类问题,研究了一种基于蚂蚁算法的带障碍约束空间数据聚类分析方法,设计了一个带障碍约束的蚂蚁空间聚类算法.实验表明,该方法兼顾了局部收敛和全局收敛性能,考虑到了现实障碍物对聚类结果的影响,使聚类结果更具有实际意义.关键词空间聚类;蚂蚁算法;障碍约束中图分类号TP391文献标识码Adoi:...
子空间聚类改进算法研究综述