摘要：为了获得结构更加合理的仿射矩阵,提出了一种基于k-近邻与局部相似度的稀疏子空间聚类算法。该算法首先计算每个点的k-近邻,并对其用k-近邻数据点进行线性表示,使仿射矩阵在整体稀疏的情况下保证局部的强线性关系。基于图论知识,利用数据的实际分布情况对仿射矩阵进行约束,使仿射矩阵进一步合理地等价于待进行谱聚类的相似矩阵。在人造数据集、随机生成的子空间数据集、图像数据集以及真实数据集上进行了实验,结果表明该算法是有效的。

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