| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景及研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2 基于表示的子空间聚类算法 | 第10-12页 |
| 1.2.1 稀疏子空间聚类算法(SSC) | 第10-11页 |
| 1.2.2 低秩表示算法(LRR) | 第11-12页 |
| 1.3 基于表示的子空间聚类算法研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3.1 正则项的设计 | 第12-13页 |
| 1.3.2 数据项的设计 | 第13-14页 |
| 1.3.3 快速算法的设计 | 第14页 |
| 1.3.4 稀疏子空间聚类表示系数恢复条件及相关理论研究 | 第14-15页 |
| 1.3.5 基于表示的子空间聚类算法的应用 | 第15-16页 |
| 1.4 本文主要工作与内容安排 | 第16-19页 |
| 2 子空间聚类相关理论与知识 | 第19-25页 |
| 2.1 图论相关理论 | 第19页 |
| 2.2 矩阵论相关内容 | 第19-21页 |
| 2.3 谱聚类算法简述 | 第21-25页 |
| 3 含噪数据子空间表示系数的恢复条件研究 | 第25-33页 |
| 3.1 相关定义 | 第25-26页 |
| 3.2 稀疏子空间聚类算法及干净数据子空间表示系数恢复理论 | 第26-28页 |
| 3.2.1 稀疏子空间聚类算法 | 第26-27页 |
| 3.2.2 干净数据的子空间表示系数恢复理论 | 第27-28页 |
| 3.3 含噪数据的子空间表示系数恢复理论 | 第28-33页 |
| 3.3.1 相互独立子空间 | 第29-30页 |
| 3.3.2 不相交子空间 | 第30-33页 |
| 4 非凸函数的子空间聚类算法 | 第33-43页 |
| 4.1 基于TL_1范数的子空间聚类模型求解 | 第36-38页 |
| 4.2 收敛性分析 | 第38页 |
| 4.3 数值实验 | 第38-43页 |
| 4.3.1 数据聚类及分析 | 第38-39页 |
| 4.3.2 人工数据集 | 第39-40页 |
| 4.3.3 Extended Yale B数据库 | 第40-41页 |
| 4.3.4 Hopkins155数据集 | 第41-42页 |
| 4.3.5 USPS手写字体数据库 | 第42-43页 |
| 5 总结与展望 | 第43页 |
| 展望 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-51页 |
| 作者攻读学位期间发表时学术论文清单 | 第51页 |
| 参与项目基金 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53页 |