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基于雙重自表達與最大熵原理的深度子空間聚類算法

計算機工程與科學 頁數(shù): 8 2024-09-15
摘要: 深度子空間聚類算法使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡將原始輸入數(shù)據(jù)映射至潛在空間,并利用數(shù)據(jù)的自表達性作為數(shù)據(jù)相似程度的度量,從而實現(xiàn)對高維數(shù)據(jù)的有效聚類。然而,這類算法僅關注潛在空間中的自表達關系,導致其性能嚴重依賴于深度神經(jīng)網(wǎng)絡所提取特征的質量。此外,正則化過程忽略各空間內(nèi)的連通性,影響譜聚類算法的性能。針對這些問題,提出了基于雙重自表達與最大熵原理的深度子空間聚類算法。該算法同時學習潛在空...

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