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多层图方法用于深度子空间聚类
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种深度扩展的稀疏子空间聚类方法，通过神经网络的非线性变换，满足了稀疏性原则和学习深度特征的单位球分布假设。实验证明该方法在四个真实世界数据集上具有明显优势，是最好的基于深度学习的子空间聚类方法之一。
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关键要点
- 提出了一种深度扩展的稀疏子空间聚类方法，称为深层稀疏子空间聚类（DSSC）。
- DSSC 通过神经网络的非线性变换，满足了稀疏性原则和学习深度特征的单位球分布假设。
- 实验证明 DSSC 在四个真实世界数据集上具有明显优势。
- DSSC 是目前为止最好的基于深度学习的子空间聚类方法之一。
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