作者：程雷; 杨敏图正则化低秩表示加权矩阵核范数
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%。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
《南京邮电大学学报·自然科学版》（CN：32-1772/TN）是一本有较高学术价值的大型双月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《南京邮电大学学报·自然科学版》主要刊登能及时反映代表学科前沿、学术上有特色的通信与信息系统、信号与信息处理、电磁场与微波技术、通信系统与通信网、图像通信与多媒体通信、移动通信与光通信、计算机软件与理论、计算机应用技术、信息安全与信息网络、控制理论与控制工程、模式识别与智能系统、物联网等学科或专业的学术论文、研究报告及综...
杂志详情
