k近邻约束的稀疏子空间聚类算法研究
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 子空间聚类的发展及研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 子空间聚类算法分类 | 第9-10页 |
| 1.2.2 子空间聚类研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 研究目的与研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 符号说明及内容安排 | 第12-14页 |
| 2 子空间聚类算法 | 第14-27页 |
| 2.1 聚类分析概述 | 第14-16页 |
| 2.2 子空间聚类理论 | 第16-17页 |
| 2.3 稀疏子空间聚类 | 第17-21页 |
| 2.3.1 稀疏优化模型 | 第17-20页 |
| 2.3.2 稀疏子空间聚类算法 | 第20-21页 |
| 2.4 低秩子空间分割 | 第21-22页 |
| 2.5 其他子空间聚类算法 | 第22-23页 |
| 2.6 谱聚类理论 | 第23-26页 |
| 2.7 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 k近邻约束的稀疏子空间聚类 | 第27-49页 |
| 3.1 基于距离信息的聚类算法 | 第27-30页 |
| 3.2 k近邻在子空间聚类中的应用 | 第30-31页 |
| 3.3 k近邻约束的稀疏子空间表示 | 第31-33页 |
| 3.3.1 k近邻约束项 | 第32-33页 |
| 3.3.2 k近邻约束的稀疏子空间表示优化模型 | 第33页 |
| 3.4 优化问题的求解 | 第33-37页 |
| 3.5 聚类算法 | 第37-38页 |
| 3.6 实验及结果分析 | 第38-48页 |
| 3.6.1 评价标准与对比算法 | 第38-39页 |
| 3.6.2 实验数据集 | 第39-41页 |
| 3.6.3 实验结果 | 第41-45页 |
| 3.6.4 相似矩阵对比 | 第45-48页 |
| 3.7 本章小结 | 第48-49页 |
| 4 总结与展望 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 附录 | 第56页 |
| A.作者在攻读学位期间内发表的论文目录 | 第56页 |
