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全新非线数据挖掘张小乾9787118128611
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章 绪论1.1 研究背景与研究意义1.2 子空间聚类概述1.3 稀疏子空间聚类概述1.3.1 单视图稀疏子空间聚类研究现状1.3.2 多视图稀疏子空间聚类研究现状1.4 稀疏子空间聚类相关理论1.4.1 稀疏表示1.4.2 低秩表示1.4.3 子空间聚类优化算法1.5 本书的主要内容1.6 本书结构第2章 基于非凸低秩核的稳健子空间聚类2.1 引言2.2 相关工作2.2.1 Schatten p-范数2.2.2 相关熵. 稳健低秩核子空间聚类模型与求解策略..1 稳健低秩核子空间聚类模型..2 模型的优化与求解.. RLKSC的完整算法2.4 收敛及计算复杂度分析2.4.1 收敛分析2.4.2 计算复杂度分析2.5 实验结果与分析2.5.1 实验设置2.5.2 在YaleB数据集上的人脸聚类2.5.3 在AR数据集上的人脸聚类2.5.4 在COIL-20数据集上的物体聚类2.5.5 在Hopkins155数据集上的运动分割2.5.6 参数选择与收敛验2.6 小结第3章 融合协同表示与低秩核的稳健多视图子空间聚类3.1 引言3.2 主要符号与相关工作3.2.1 主要符号3.2.2 非凸低秩核策略3.3 RLKMSC模型与求解策略3.3.1 Centroid-based RLKMSC的模型提出与优化3.3.2 Pairwise RLKMSC的模型与优化3.3.3 RLKSC的完整算法3.4 收敛与计算复杂度分析3.4.1 收敛分析3.4.2 计算复杂度3.5 实验与结果分析3.5.1 数据集简介3.5.2 对比算法与实验设置3.5.3 实验结果与分析3.5.4 参数选择与收敛验3.6 小结……第4章 基于加权Schatten p-范数小化的异核多视图稳健子空间聚类第5章 置信度自动加权稳健多视图子空间聚类第6章 结束语参考文献
《非线数据挖掘》主要介绍非线数据挖掘技术,以子空间聚类为主要的数据分析方法,结合稀疏表示、低秩表示、多核学习、协同学习等技术,针对现有模型中存在的一些问题,在适应非线数据并抑制大尺度噪声的能力、算法的有效实现、模型推广以及应用等方面进行了探讨和研究。 《非线数据挖掘》主要内容有四个方面:①研究并解决了传统的核子空间聚类方法不能有效挖掘特征空间中数据低秩结构的问题:②有效解决了现有的多视图聚类方法得到的往往是次优解的问题:③解决了多视图数据中各视图数据的独有特征信息不易挖掘的问题;④研究多视图数据中样本置信度的差异问题。 《非线数据挖掘》内容系统强、知识覆盖面广、观点独到,适合广大数据挖掘专业的技术人员、学者及在校学生阅读。
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