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隨著大數據時代的來臨，如何對海量高維數據進行有效的聚類分析并充分利用，已成為當下的熱門研究課題。傳統的聚類算法在處理高維數據時，聚類結果的精確度和穩定性較低，而子空間聚類算法通過分割原始數據的特征空間來得到不同的特征子集，可以大幅減小數據之間不相關特征對聚類結果的影響，挖掘出高維數據中不易展現的信息，在處理高維數據時具有顯著的優勢。針對現有基于圖的子空間聚類算法在處理未知類型噪聲以及復雜的凸問題時存在局限性的問題，在子空間聚類算法的基礎上，結合空間投影理論，提出了一種基于投影的魯棒低秩子空間聚類算法。首先對原始數據進行投影，利用編碼消除投影空間的噪聲，并對缺失的數據進行彌補;然后利用一種新的方法l圖來構造稀疏相似圖;最后在l圖的基礎上進行子空聚類。該算法不需要對噪聲的類型具有先驗知識，且l圖能夠很妤地描述高維數據稀疏性和空間分散的特征。選取3種人臉數據集作為實驗數據集，首先確定影響聚類效果的最優參數，然后從準確度、魯棒性、時間復雜度3個方面對算法進行驗證。實驗結果表明，在3種人臉數據集中混入未知類型的噪聲時，該算法具有較高的準確率和較低的時間復雜度，并且具有好的魯棒性。
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