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1.
为解决缺损数据谱聚类中的不适定问题,提出一种正则化低秩子空间谱聚类算法。首先根据数据集建立核范数正则化低秩矩阵分解模型,然后用迭代法求解模型得出系数矩阵,由此构造相似矩阵,最后利用谱聚类算法得出聚类结果。实验表明,该算法在一定程度上可以解决缺损数据的谱聚类问题,抑制噪声,获得质量较高的聚类结果。  相似文献   
2.
根据谱聚类矩阵特征向量组的分段常值性,提出一种基于特征向量组自动选取的谱聚类算法。其基本思想是:首先根据数据集计算出非对称规范Laplace矩阵,然后选择其前个特征向量,最后利用本征间隙法从上述特征向量中自动选取包含聚类信息的特征向量。实验表明,该算法在一定程度上解决了特征向量自动选取问题,可以获得质量较高的聚类结果。  相似文献   
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