联合lp/l2,p范数极小化的序列子空间聚类算法
【摘 要】
:
为了有效挖掘序列数据的时空信息,提出联合lp和l2,p范数极小化的序列子空间聚类算法.首先,定义依赖于样本距离的权重,构造基于l2,p范数的时序图,刻画数据在时间维度上的局部
【机 构】
:
赣南师范大学 数学与计算机科学学院 赣州 341000
【出 处】
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模式识别与人工智能
【发表日期】
:
2020年3期
论文部分内容阅读
为了有效挖掘序列数据的时空信息,提出联合lp和l2,p范数极小化的序列子空间聚类算法.首先,定义依赖于样本距离的权重,构造基于l2,p范数的时序图,刻画数据在时间维度上的局部相似性.然后,考虑到非凸lp(0
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