[发明专利]一种实现有效特征抽取的深度子空间聚类方法及系统在审
| 申请号： | 202010020060.5 | 申请日： | 2020-01-08 |
| 公开（公告）号： | CN111209971A | 公开（公告）日： | 2020-05-29 |
| 发明（设计）人： | 蔡宏民;黄钦建 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 郭浩辉;麦小婵 |
| 地址： | 510000*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种实现有效特征抽取的深度子空间聚类方法和系统，所述方法包括：利用自编码器抽取输入样本特征表达，并通过最小化输入与输出样本的误差获得自编码器损失函数；利用自表达模块实现子空间学习，获取自表达模块损失函数；通过监督特征学习模块从潜在表示中提取与聚类任务相关的特征，得到监督特征学习模块损失函数；根据所述自编码器损失函数、自表达模块损失函数以及监督特征学习模块损失函数得到优化目标函数；根据得到的相关系数矩阵计算出亲和矩阵，并利用所述亲和矩阵进行谱聚类。本发明实施例能够抽取到对于聚类有用的特征，降低噪声数据的影响，提高聚类效果，也避免了标签不对齐的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 实现 有效 特征 抽取 深度 空间 方法 系统 | ||
【主权项】：
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