空间序列低秩稀疏子空间聚类算法

摘要

研究序列数据的子空间聚类问题,具体来说,给定从一组序列子空间中提取的数据,任务是将这些数据划分为不同的不相交组.基于表示的子空间聚类算法,如SSC和LRR算法,很好地解决了高维数据的聚类问题,但是,这类算法是针对一般数据集进行开发的,并没有考虑序列数据的特性,即相邻帧序列的样本具有一定的相似性.针对这一问题,提出了一种新的低秩稀疏空间子空间聚类方法(Low Rank and Sparse Spatial Subspace Clus-tering for Sequential Data,LRS3C).该算法寻找序列数据矩阵的稀疏低秩表示,并根据序列数据的特性,在目标函数中引入一个惩罚项来加强近邻数据样本的相似性.提出的LRS3C算法充分利用空间序列数据的时空信息,提高了聚类的准确率.在人工数据集、视频序列数据集和人脸图像数据集上的实验表明:提出的方法LRS3C与传统子空间聚类算法相比具有较好的性能.