大数据时代背景下,随着所获数据数量和维度的不断增加,高维数据的处理成为聚类分析的重点和难点.基于同一类别高维数据通常分布在高维环绕空间的低维子空间这一事实,子空间聚类成为高维数据聚类分析领域的重要方法.稀疏子空间聚类(Spars...大数据时代背景下,随着所获数据数量和维度的不断增加,高维数据的处理成为聚类分析的重点和难点.基于同一类别高维数据通常分布在高维环绕空间的低维子空间这一事实,子空间聚类成为高维数据聚类分析领域的重要方法.稀疏子空间聚类(Sparse Space Clustering,SSC)通过交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)对数据矩阵的稀疏自表达系数进行求解,发现分布于低维子空间并集中的数据的稀疏表示并进行聚类.但是ADMM参数多、收敛速度慢,其效率难以满足对大规模数据库进行聚类分析的要求.针对这一问题提出了基于L_0约束的稀疏子空间聚类方法,该方法使用正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法求解L_0约束的自表达稀疏重建问题,构建数据集中各数据之间的相关性矩阵,最终对相关性矩阵应用谱聚类方法得到聚类结果.根据OMP算法每次迭代之间的耦合关系对其进行优化,进一步降低了计算复杂度,提高了算法效率.在生成数据和Extended Yale B database人脸数据库的实验结果表明,该算法与SSC相比,在显著减少计算时间的基础上,取得了与SSC相当的聚类准确率.展开更多
文摘大数据时代背景下,随着所获数据数量和维度的不断增加,高维数据的处理成为聚类分析的重点和难点.基于同一类别高维数据通常分布在高维环绕空间的低维子空间这一事实,子空间聚类成为高维数据聚类分析领域的重要方法.稀疏子空间聚类(Sparse Space Clustering,SSC)通过交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)对数据矩阵的稀疏自表达系数进行求解,发现分布于低维子空间并集中的数据的稀疏表示并进行聚类.但是ADMM参数多、收敛速度慢,其效率难以满足对大规模数据库进行聚类分析的要求.针对这一问题提出了基于L_0约束的稀疏子空间聚类方法,该方法使用正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法求解L_0约束的自表达稀疏重建问题,构建数据集中各数据之间的相关性矩阵,最终对相关性矩阵应用谱聚类方法得到聚类结果.根据OMP算法每次迭代之间的耦合关系对其进行优化,进一步降低了计算复杂度,提高了算法效率.在生成数据和Extended Yale B database人脸数据库的实验结果表明,该算法与SSC相比,在显著减少计算时间的基础上,取得了与SSC相当的聚类准确率.
