基本信息

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文档摘要

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加权的稀疏低秩子空间聚类算法：原理、优化与应用探究

一、引言

1.1研究背景与动机

在信息技术飞速发展的当下，数据规模与维度呈爆发式增长，高维数据处理已成为机器学习、数据挖掘、计算机视觉等众多领域亟待攻克的关键难题。高维数据的特性，如数据稀疏性、高维噪声以及计算复杂性等，给传统机器学习算法带来了严峻挑战。例如，在图像识别中，一张普通的彩色图像便可能包含成千上万的像素特征，每个像素都作为一个维度参与计算；在文本分类任务里，一篇文档可能由数千甚至数万个词汇作为特征来表征，数据维度极高。在高维空间中，数据点分布极为稀疏，数据点之间的距离度量变得不再可靠，传统基于距离的相似性度量方法，如欧几里得距离