基于块对角稀疏表示的子空间聚类方法  

作　　者：丁熠 苏大勇 

机构地区：[1]中国电子科技集团有限公司 [2]中电科申泰信息科技有限公司

出　　处：《中国新通信》2025年第5期30-32,共3页China New Telecommunications

摘　　要：稀疏子空间聚类(SSC)是一种基于谱聚类的方法,通过稀疏表示处理高维数据。当子空间相互独立时,SSC得到的系数矩阵呈块对角结构,能够揭示数据的子空间属性。然而,由于存在噪声数据且子空间间具有相关性,块对角结构很容易被破坏。为解决该问题,本文提出了块对角SSC方法。该方法直接在系数矩阵上添加块对角正则项来获取块对角结构。利用稀疏先验和块对角正则项,系数矩阵具有更好的块对角结构,从而提高聚类性能。实验结果表明,本文所提方法优于其他基线方法。

关 键 词：子空间聚类 块对角表示 稀疏学习 交替方向法 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]