【摘 要】
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为有效处理视频数据问题,提出一种识别海量数据集中代表子集的方法,即代表选择方法,经选择后的小容量的数据代表完全可以代表原始大数据集的结构特征。对于给定的大数据集,首
【基金项目】
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重庆市教委科技项目：基于大数据的职务犯罪情报分析模型与供给式研究（KJ1600103）, 公安部公安理论及软科学研究重点项目（2013LLYJGADX003）资助
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为有效处理视频数据问题,提出一种识别海量数据集中代表子集的方法,即代表选择方法,经选择后的小容量的数据代表完全可以代表原始大数据集的结构特征。对于给定的大数据集,首先生成相应1-norm非负稀疏图,然后利用一种谱聚类算法基于所生成的稀疏图将大数据反复划分直至形成聚类簇。代表选择过程中,将每个聚类看作Grassmann流形中的一个点,然后基于测地距衡量这些点间的距离,接着利用min-max算法分析距离以提取出较优的聚类子集。最后,通过分析被选集类的一个稀疏子图,利用主成分集中性方法探测出数据代表,称此过程
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