基于自表达的子空间聚类算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 子空间聚类研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 自表达子空间聚类研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3 本文主要工作与结构安排 | 第18-20页 |
| 1.3.1 本文的主要工作 | 第18页 |
| 1.3.2 本文的结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 相关理论概述 | 第20-31页 |
| 2.1 相关数学理论 | 第20-21页 |
| 2.1.1 子空间相关数学概念 | 第20-21页 |
| 2.1.2 向量范数与矩阵范数 | 第21页 |
| 2.2 自表达子空间聚类理论概述 | 第21-26页 |
| 2.2.1 稀疏子空间聚类算法 | 第21-23页 |
| 2.2.2 低秩表示子空间聚类算法 | 第23-24页 |
| 2.2.3 一般性的自表达子空间聚类算法模型 | 第24-26页 |
| 2.3 谱聚类 | 第26-29页 |
| 2.3.1 图划分理论 | 第26-28页 |
| 2.3.2 图谱理论 | 第28-29页 |
| 2.3.3 谱聚类算法实现 | 第29页 |
| 2.4 交警方向乘子法 | 第29-31页 |
| 第三章 基于空间约束加权的最小二乘子空间聚类 | 第31-49页 |
| 3.1 引言 | 第31-33页 |
| 3.2 最小二乘子空间聚类 | 第33-34页 |
| 3.3 SCW_LSR聚类算法 | 第34-37页 |
| 3.3.1 算法模型 | 第34-36页 |
| 3.3.2 目标函数式求解 | 第36-37页 |
| 3.3.3 算法流程 | 第37页 |
| 3.4 实验方案与设置 | 第37-41页 |
| 3.4.1 实验数据集 | 第37-38页 |
| 3.4.2 评价指标 | 第38-40页 |
| 3.4.3 实验设置 | 第40-41页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第41-48页 |
| 3.5.1 聚类准确率与稳定性分析 | 第43-44页 |
| 3.5.2 算法相似矩阵图分析 | 第44-45页 |
| 3.5.3 算法参数讨论 | 第45-47页 |
| 3.5.4 算法运行时间分析 | 第47-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 相似矩阵构造方法的改进研究 | 第49-65页 |
| 4.1 引言 | 第49-50页 |
| 4.2 相似矩阵建立方法研究 | 第50-58页 |
| 4.2.1 相关方法介绍 | 第50-51页 |
| 4.2.2 基于局部的相似矩阵建立方法 | 第51页 |
| 4.2.3 对比分析实验的方案与设置 | 第51-52页 |
| 4.2.4 实验结果与分析 | 第52-58页 |
| 4.3 相似矩阵集成方法研究 | 第58-64页 |
| 4.3.1 基于系数矩阵的相似矩阵集成算法 | 第58-59页 |
| 4.3.2 实验方案与设置 | 第59-60页 |
| 4.3.3 实验结果与分析 | 第60-62页 |
| 4.3.4 其他方法集成的比较 | 第62-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 总结 | 第65-66页 |
| 5.2 展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
