基于奇异阈值加速算法的时间低秩子空间聚类
来源：计算机应用与软件杂志2024年第10期北京时间：
作者：许堉坤, 朱铮, 陈海宾, 甄昊涵
摘要：为提升算法的应用范围与聚类性能，提出一种基于奇异阈值加速算法的时间低秩子空间聚类。为了解决基于核范数的约束通常导致次优解的缺点，对代价函数提出一种强凸优化方法，从理论上保证了后续更新子问题的唯一解。然后引入外推技术和秩级递进运算，提出一种迭代加权奇异值极小化算法以及奇异值阈值加速算法，从而减小计算复杂度，确保快速收敛。在几个公开的数据集上的实验结果表明，该模型能够揭示数据空间聚集性的内在结构，推广应用范围，提升聚类性能。
关键词：子空间聚类, 迭代加权奇异值, 凸优化, 核范数
