基于子空间字典低秩表示的流形投影学习

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摘要：低秩表示（Low-Rank Representation，LRR） 能够将每个数据点表示为若干个基的线性组合，是一种获取样本底层低维结构的方法。然而，大多数LRR 方法使用原始数据集作为字典，这不能揭示数据的真实分割。本文提出了基于子空间字典低秩表示的流形投影学习：该方法学习最优子空间作为LRR 问题的字典，而不是使用原始数据集；利用基数最少的方案，低秩表示矩阵能很好地恢复原始数据；通过对投影矩阵施加行稀疏约束，该方法不仅可以选择鉴别性特征并忽略冗余特征，而且使子空间学习具有很好的解释性。（剩余1183字）