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【2h】

An Improved Latent Low Rank Representation for Automatic Subspace Clustering

机译：自动子空间聚类的改进潜在的低级表示

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Ya-nan Han; Jian-wei Liu; Xiong-lin Luo;
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年度 2020
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1. Robust subspace clustering via symmetry constrained latent low rank representation with converted nuclear norm [J] . Fang Xian, Tie Zhixin, Song Feiyang, Neurocomputing . 2019,第MAYa7期

机译：通过对称约束的潜在低秩表示与转换核范数的鲁棒子空间聚类
2. Robust latent low rank representation for subspace clustering [J] . Hongyang Zhang, Zhouchen Lin, Chao Zhang, Neurocomputing . 2014,第deca5期

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3. Non-convex low-rank representation combined with rank-one matrix sum for subspace clustering [J] . Liu Xiaofang, Wang Jun, Cheng Dansong, Soft computing: A fusion of foundations, methodologies and applications . 2020,第20期

机译：非凸低级表示与子空间聚类的秩一矩阵总和相结合
4. Subspace Clustering Based on Latent Low Rank Representation with Schatten-p Norm [C] . Jiangzhong Cao, Yilan Fu, Xiaodong Shi, World Symposium on Artificial Intelligence . 2020

机译：Schatten-p范数的基于潜在低秩表示的子空间聚类
5. Sparse and Low-Rank Representation-Based Methods for Multimodal Clustering and Recognition [D] . Abavisani, Mahdi. 2021

机译：基于稀疏和低秩的多模式聚类和识别的方法
6. Generalized gene co-expression analysis via subspace clustering using low-rank representation [O] . Tongxin Wang, Jie Zhang, Kun Huang 2019

机译：使用低秩表示通过子空间聚类进行广义基因共表达分析
7. Constrained Low-Rank Representation for Robust Subspace Clustering [O] . Wang Jing, Wang X., Tian Feng, 2017

机译：鲁棒子空间聚类的约束低秩表示

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