【摘 要】
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随着大数据时代的来临,如何对海量高维数据进行有效的聚类分析并充分利用,已成为当下的热门研究课题。传统的聚类算法在处理高维数据时,聚类结果的精确度和稳定性较低,而子空
【基金项目】
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国家自然科学基金(51307140)
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随着大数据时代的来临,如何对海量高维数据进行有效的聚类分析并充分利用,已成为当下的热门研究课题。传统的聚类算法在处理高维数据时,聚类结果的精确度和稳定性较低,而子空间聚类算法通过分割原始数据的特征空间来得到不同的特征子集,可以大幅减小数据之间不相关特征对聚类结果的影响,挖掘出高维数据中不易展现的信息,在处理高维数据时具有显著的优势。针对现有基于图的子空间聚类算法在处理未知类型噪声以及复杂的凸问题时存在局限性的问题,在子空间聚类算法的基础上,结合空间投影理论,提出了一种基于投影的鲁棒低秩子空间聚类算法。首先
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