空间聚类

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基于低秩张量和角度信息的多视图子空间聚类
《浙江大学学报(理学版)》2025年第3期334-345,共12页张沙沙 王长鹏 
国家自然科学基金资助项目(12471480);长安大学中央高校基本科研业务费专项(300102122101)。
尽管基于张量的多视图子空间聚类算法已取得显著成效,然而这些算法普遍存在奇异值等价正则化和构造的相似矩阵非最优等问题,影响聚类性能。为此,提出一种基于低秩张量和角度信息的多视图子空间聚类(MSCLTAI)算法。首先,为充分利用奇异...
关键词：多视图子空间聚类 低秩张量 一致性 角度信息 
面向子空间聚类的多视图统一表示学习网络
《计算机研究与发展》2025年第5期1248-1261,共14页林毓秀 刘慧 于晓 张彩明 
国家自然科学基金项目(62072274,U22A2033);中央引导地方科技发展项目(YDZX2022009);山东省泰山学者特聘专家基金项目(tstp20221137)。
多视图子空间聚类旨在挖掘多视图的丰富信息来指导高维数据聚类,其研究关键在于如何有效地学习多视图统一表示和子空间表示.近年来,深度聚类方法利用神经网络强大的表征能力取得了优异的性能.然而,多视图数据固有的多源异构性使得大多...
关键词：多视图子空间聚类 Transformer 加权融合 低秩表示 加权Schatten-p范数 
中国1979-2023年降水-风速复合极端事件气候特征研究
《高原气象》2025年第2期335-348,共14页褚利玲 刘丽珺 梁友嘉 何超 张天宇 金继明 
气候资源经济转化重点开放实验室开放课题(2023016);中国博士后科学基金资助(2023M730363)。
基于1979-2023年欧洲中期天气预报中心第五代大气再分析数据集的中国逐小时降水和10 m风速,利用复合极端事件判定、趋势分析法、空间统计分析以及合成分析法,研究了中国降水-风速复合极端事件(PWEs)的时空变化以及相应聚类特征,并对划...
关键词：复合极端事件 时间复合 时空特征 空间聚类 环流特征 
基于双跨视角相关性检测的多视角子空间聚类
《计算机工程》2025年第4期27-36,共10页郭继鹏 徐世龙 龙家豪 王友清 孙艳丰 尹宝才 
国家自然科学基金(62403043);国家资助博士后研究人员计划(GZC20230203);中国博士后科学基金(2023M740201);北京市自然科学基金(4244085)。
随着多媒体和数据采集技术的快速发展,多视角数据越来越常见。相比于单视角数据,多视角数据可以提供更丰富的描述信息,提高样本结构信息的挖掘效率。针对多视角子空间聚类任务,提出基于双跨视角相关性检测的多视角子空间聚类算法。首先...
关键词：多视角子空间聚类 双跨视角相关性检测 低秩张量学习 张量核范数 一致性 互补性 
基于Schatten-p范数的深度可学习子空间聚类方法
《咸阳师范学院学报》2025年第2期6-12,共7页药嘉怡 张文娟 沈超 黄姝娟 袁薛程 
国家自然科学基金项目(52302505)。
针对核范数正则约束使得矩阵低秩性不足、奇异值分解对大规模数据计算代价大、传统优化算法需人为调试最优参数的问题,提出一种基于Schatten-p范数和近端交替线性最小化算法的深度可学习子空间聚类算法。首先,通过Schatten-p范数作为低...
关键词：子空间聚类 Schatten-p范数 近端交替线性最小化 深度学习 
基于多样性和谱嵌入的张量多视图子空间聚类
《吉林大学学报(理学版)》2025年第2期499-512,共14页张沙沙 王长鹏 
国家自然科学基金(批准号:12471480);长安大学中央高校基本科研业务费专项基金(批准号:300102122101)。
针对如何有效利用多视图的多样性信息和高阶信息,并建立系数矩阵的学习过程与谱聚类之间联系的问题,提出一种基于多样性和谱嵌入的张量多视图子空间聚类算法.首先,在自表示张量部分采用张量自适应对数行列式正则化,从而能根据奇异值的...
关键词：多视图子空间聚类 张量自适应对数行列式 多样性 谱嵌入 Hilbert-Schmidt独立准则 
基于自适应加权共识自表示的多视图子空间聚类
《吉林大学学报(理学版)》2025年第2期513-527,共15页李永 张维强 
国家自然科学基金(批准号:61972264);广东省自然科学基金(批准号:2019A1515010894);深圳市高校稳定支持计划项目(批准号:20200807165235002)。
针对如何充分融合多视图数据的互补性和多样性信息以提高聚类性能的问题,提出一种基于自适应加权共识自表示的多视图子空间聚类模型.首先,引入稀疏互斥性学习视图特定的稀疏自表示矩阵,再利用自适应加权学习多视图共识自表示矩阵以融合...
关键词：多视图子空间聚类 稀疏表示 自表示 自适应加权学习 
一致块对角和限定的多视角子空间聚类算法
《计算机科学》2025年第4期138-146,共9页吴杰 万源 刘秋杰 
中央高校基本科研业务费专项基金(2021Ⅲ030JC)。
子空间聚类方法为高维多视角数据的聚类问题提供了有效的解决方案。针对现有算法利用低秩或稀疏约束通过模型的特定性质不能使得表示矩阵直接具有块对角性的问题,提出了一致块对角和限定的多视角子空间聚类算法(CBDE-MSC)。CBDE-MSC将...
关键词：子空间聚类 多视角学习 表示学习 块对角表示 
具有潜在平衡锚点指导的大规模多视图子空间聚类
《理论数学》2025年第3期71-84,共14页韩诚明 吴自凯 
多视图子空间聚类(MVSC)是一种重要且广泛应用的技术,因为它能够有效地整合多视图信息并发现相关模式。然而,其高昂的计算成本限制了它在大规模数据集中的应用。为提高计算效率,基于锚点的MVSC方法应运而生,这些方法中选择锚点的策略包...
关键词：多视图子空间聚类 锚点选择 平衡结构 锚图 
基于块对角稀疏表示的子空间聚类方法
《中国新通信》2025年第5期30-32,共3页丁熠 苏大勇 
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...
关键词：子空间聚类 块对角表示 稀疏学习 交替方向法 
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