计算机应用研究

作者：郑毅,马盈仓,杨小飞,

单位：西安工程大学理学院,西安710600；

关键词：K近邻,测地线距离,子空间聚类,连通分支数量,相似矩阵,

基金：国家自然科学基金资助项目(11501435)；陕西省教育厅科研计划项目(18JS042)；陕西省重点研发计划项目(2018KW-021)；；

为了获得更加可靠的相似矩阵，并使其含有精确的连通分支数量，提出了一种新的稀疏子空间聚类算法。该算法利用K近邻思想从局部寻找可靠邻居，在距离度量方面，选用测地线距离进行计算，考虑了数据在高维空间分布的几何结构，使得数据的邻居关系更加合理。同时，利用Ky Fan定理，通过参数的自适应调节，使得相似矩阵包含精确的连通分支数量。此外，该算法打破了常规的两步走模式，同时进行相似矩阵的学习和谱聚类过程，将数据相似性度和分割进行了紧密的联系，进一步加强了对数据结构信息的挖掘和利用。在人造数据集、图像数据集以及真实数据集进行了实验，实验结果表明该算法是有效的。

来源：2021年第1期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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