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近邻系数增强最小二乘回归子空间聚类法
【摘要】高维小样本数据集普遍存在于现实生活当中，从高维小样本数据集中挖掘有价值的信息是数据挖掘领域研究的重要领域。聚类是数据挖掘研究的重要方向之一，基于表示理论的子空间聚类法是聚类方法的一种重要手段。最小二乘回归子空间聚类法可以聚集相同类簇且有解析解，是一种经典的子空间聚类方法。针对最小二乘回归子空间聚类法在求解表示系数时没有考虑近邻样本影响的不足，提出改进方法.基于近邻样本系数增强的思想，提出近邻系数增强最小二乘回归子空间聚类法.在4个常用的基因表达数据集和4个常用的人脸图像数据集上的实验表明近邻系数增强最小二乘回归子空间聚类法可以提高最小二乘回
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