| 基于柯西损失函数的子空间自表达模型聚类方法 |
| 李学龙; 鲁全茂 ; 董永生; 陶大程
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| 2017-05-19
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| 公开日期 | 2017-11-07
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| 授权国家 | 中国
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| 专利类型 | 发明
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| 摘要 | 本发明公开了一种基于柯西损失函数的子空间自表达模型聚类方法。该方法实现步骤是：1)用柯西损失函数对噪声项进行约束，2)使用简单的Frobenius范数对系数矩阵进行约束；(3)通过步骤1)和步骤2)构造目标函数表达式；4)简化步骤3)的表达式；5)通过对目标函数进行求导，并且令导数为0，得到迭代公式，再进行迭代求解，得到系数矩阵；6)通过步骤5)求解到的系数矩阵构造相似度矩阵S；7)基于谱聚类的方法对数据进行划分，得到最终的聚类结果。利用本发明对噪声项进行惩罚，从而减小噪声对学习相似度矩阵的影响，可以使得相似的数据得到相同的类别标签，从而得到精度较高的聚类结果。 |
| 主权项 | 1)基于柯西函数对子空间自表达模型中的噪声项进行约束，表达式如下：
Σ i = 1 n l o g ( 1 + | | x i - Xz i | | 2 2 c 2 ) ,
其中，X表示原始数据集，xi和zi分别表示第i个数据点以及对应的系数表达，c是一个常数； |
| 授权日期 | 2017-11-07
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| 专利号 | CN201710358956.2
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| 语种 | 中文
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| 专利状态 | 审查中-公开
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| 文献类型 | 专利
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| 条目标识符 | http://ir.opt.ac.cn/handle/181661/29762
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| 专题 | 瞬态光学研究室
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| 作者单位 | 中国科学院西安光学精密机械研究所
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推荐引用方式
GB/T 7714 |
李学龙,鲁全茂,董永生,等. 基于柯西损失函数的子空间自表达模型聚类方法. CN201710358956.2[P]. 2017-05-19.
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