基于柯西损失函数的子空间自表达模型聚类方法
文献类型：专利
| 作者 | 李学龙; 鲁全茂 ; 董永生; 陶大程
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| 发表日期 | 2017-05-19 |
| 专利号 | CN201710358956.2 |
| 国家 | 中国 |
| 文献子类 | 发明 |
| 英文摘要 | 本发明公开了一种基于柯西损失函数的子空间自表达模型聚类方法。该方法实现步骤是：1)用柯西损失函数对噪声项进行约束，2)使用简单的Frobenius范数对系数矩阵进行约束；(3)通过步骤1)和步骤2)构造目标函数表达式；4)简化步骤3)的表达式；5)通过对目标函数进行求导，并且令导数为0，得到迭代公式，再进行迭代求解，得到系数矩阵；6)通过步骤5)求解到的系数矩阵构造相似度矩阵S；7)基于谱聚类的方法对数据进行划分，得到最终的聚类结果。利用本发明对噪声项进行惩罚，从而减小噪声对学习相似度矩阵的影响，可以使得相似的数据得到相同的类别标签，从而得到精度较高的聚类结果。 |
| 公开日期 | 2017-11-07 |
| 语种 | 中文 |
| 状态 | 审查中-公开 |
| 源URL | [http://ir.opt.ac.cn/handle/181661/29762]  |
| 专题 | 西安光学精密机械研究所_瞬态光学技术国家重点实验室 |
| 作者单位 | 中国科学院西安光学精密机械研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 李学龙,鲁全茂,董永生,等. 基于柯西损失函数的子空间自表达模型聚类方法. CN201710358956.2. 2017-05-19. |
入库方式： OAI收割
来源：西安光学精密机械研究所
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