| 发明名称 | 一种基于潜在空间平滑自表征的子空间聚类方法 | ||
| 摘要 | 本发明实施例提供了一种基于潜在空间平滑自表征的子空间聚类方法。该方法包括：根据数据矩阵X计算出初始的数据投影矩阵P；利用初始的数据投影矩阵P对数据矩阵X进行降维处理，得到初始的数据平滑自表征矩阵C；按照设定的迭代算法，交替进行所述的数据投影矩阵P和数据平滑自表征矩阵C的优化处理，获取最终的数据平滑自表征矩阵C<sub>z</sub>；利用最终的数据平滑自表征矩阵C<sub>z</sub>构建关联图，利用关联图对数据集合进行子空间聚类处理。本发明实施例将数据降维和数据平滑自表征矩阵的求解同时进行优化，减少了运算复杂度及存储需求，保证了求解出来的数据投影矩阵最佳的保持了数据的多子空间结构。 | ||
| 申请公布号 | CN104573710A | 申请公布日期 | 2015.04.29 |
| 申请号 | CN201410828113.0 | 申请日期 | 2014.12.25 |
| 申请人 | 北京交通大学 | 发明人 | 苗振江;张强;许万茹 |
| 分类号 | G06K9/62(2006.01)I | 主分类号 | G06K9/62(2006.01)I |
| 代理机构 | 北京市商泰律师事务所 11255 | 代理人 | 毛燕生 |
| 主权项 | 一种基于潜在空间平滑自表征的子空间聚类方法，其特征在于，包括：对数据集合进行特征提取，构建数据矩阵X，根据所述数据矩阵X计算出初始的数据投影矩阵P；利用所述初始的数据投影矩阵P对所述数据矩阵X进行降维处理，得到初始的数据平滑自表征矩阵C；按照设定的迭代算法，交替进行所述数据投影矩阵P和数据平滑自表征矩阵C的优化处理，获取最终的数据平滑自表征矩阵C<sub>z</sub>；利用所述最终的数据平滑自表征矩阵C<sub>z</sub>构建关联图，利用所述关联图对所述数据集合进行子空间聚类处理。 | ||
| 地址 | 100044 北京市海淀区西直门外上园村3号 | ||