基于稀疏重构的超图谱聚类方法

摘要：

超图谱聚类方法由于能很好地描述数据点间的高阶信息,近年来受到了广泛的关注.不同于传统图结构,超图结构中的超边不是两两数据点间的连接,而是一组具有某种相同特性的数据子集.在实际应用中,常用K-近邻来构建超图中的超边,因此,并没有考虑到数据内在的关联性.提出一种新的基于稀疏重构的超图构建方法.对每一样本,用稀疏表示来找到与其最有关联的近邻样本,以此形成基于稀疏重构的超图模型,使得每个超边内的样本都具有很强的关联性.最后通过对超图拉普拉斯矩阵进行谱分解得到聚类结果.在人脸数据库、手写体数据库上的实验结果验证了算法的有效性.

关键词：超图、稀疏表示、谱聚类

所属期刊栏目：41

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目21004401;模式识别国家重点实验室开放课题基金201204234;江苏省杰出青年基金SBK201210296;中国博士后基金20110491429;江苏省光谱成像与智能感知重点实验室南京理工大学基金30920130122003;江苏省优势学科建设工程资助

在线出版日期：2014-03-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：145-148,156