基于图正则化的加权低秩表示算法研究

摘要：

低秩表示的目的是从整体上使得输入数据集的系数矩阵是低秩矩阵,但是它忽略数据集内部样本之间的关系,文中提出基于图正则化的低秩表示算法.在对传统低秩表示算法的求解中,通常是采用求解标准核范数的方式来近似矩阵的秩.标准核范数是计算矩阵的奇异值之和,然而矩阵的秩是计算非零奇异值的个数.因此,计算加权后的奇异值之和会更加接近矩阵的秩,进而文中提出基于图正则化的加权低秩表示模型.实验使用的是公开手写数字数据集,实验结果显示文中算法的聚类效果比低秩表示的提高了7.82％.

关键词：图正则化、低秩表示、加权矩阵、核范数

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省高等学校自然科学研究重大项目17KJA120003

在线出版日期：2018-04-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：119-124