【摘 要】
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在聚类算法精度优化中，由于低秩表示的子空间聚类模型在处理特征维度小于所有子空间秩之和的数据集时存在不足，引入结构化概念，提出了一种新的结构化的低秩表示子空间聚类模型，结
【基金项目】
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国家自然科学基金重大研究计划培育项目（91016018）,天津市应用基础及前沿技术研究汁划（11JCZDJC25100）
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在聚类算法精度优化中，由于低秩表示的子空间聚类模型在处理特征维度小于所有子空间秩之和的数据集时存在不足，引入结构化概念，提出了一种新的结构化的低秩表示子空间聚类模型，结构化低秩表示（SLRR）。上述模型不仅拥有以前低秩模型的特征，还可以增加块对角元素和非块对角元素之间的对比度，有效提高聚类的准确度。另外，还提出了一种基于重加权的高效算法，可以极大地提高提出的子空间聚类模型的计算速度。最后，分别用人造模拟数据和实际的图像数据集进行聚类实验，验证了SLRR的有效性。
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