基于局部约束自适应邻域自表示流形概念分解的聚类方法

摘要

本发明提供了一种基于局部约束自适应邻域的自表示流形概念分解方法，包括：S10获取待聚类样本数据集；S20针对待聚类样本数据集构建邻接权重矩阵；S30基于局部连通性自适应地为待聚类样本数据集中每个数据点分配邻域以学习关联矩阵；S40建立包含图正则项、自适应邻域正则项及局部稀疏项的基于概念分解的目标函数；S50根据目标函数使用迭代加权的方法迭代预设次数，得到待聚类样本数据集的特征矩阵；S60采用K‑Means聚类算法对得到的特征矩阵进行聚类，完成对待聚类样本数据集的聚类，解决现有聚类方法中聚类结果对输入数据敏感的问题。