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基于RPCA的預測子空間聚類算法

大小:0.57 MB 人氣: 2017-11-22 需要積分:1

  預測子空間聚類PSC算法由于建立在PCA模型下,無法魯棒地進行主元分析,導致在面對帶有強噪聲的數據時,聚類性能受到嚴重影響。為了提高PSC算法對噪聲的魯棒性,利用近年來受到廣泛關注的RPCA分解技術得到數據的低秩結構,魯棒地提取子空間,具體地,通過將RPCA模型融入PSC算法,提出了一種基于RPCA的預測子空間聚類算法。該算法在RPCA模型下檢測強影響點,不但可以有效地進行變量選擇和模型選擇,而且更重要的是改善了PSC算法在噪聲環境下的聚類性能。在真實基因表達數據集上的實驗結果表明,改進后的算法較之經典的PSC算法無論在無噪聲或加噪聲環境下都表現出一定聚類優勢及良好的魯棒性。
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