郭兴;钱伟贤;徐春根;谢建春;徐，孟;顾国华;陈倩;陈浩;李欣 数据的多形式结构分析。 （中文。英文摘要） Zbl 1374.68383号 数学。实际。理论 46，第14号，200-207（2016）. 摘要：本文建立了一种改进的基于ALM和权重的LRR聚类模型，对高维数据进行分析，将其划分为两个独立的子空间。与传统的k均值聚类模型相比，本文使用评价模型来分析聚类结果。改进的LRR聚类模型在正则化项中引入加权系数，可以更好地分离干扰。结果和评价可以有效验证其稳定性、准确性等性能得到了提高。本文建立了一个改进的SMMC模型，用于机器工件轮廓中外边缘的分类。从结果可以看出，该模型非常适合处理混合多流形聚类问题，并且对于更复杂的曲线也具有良好的分类性能。本文根据数据预处理、数据建模与分析、模型结果评价步骤，利用谱聚类分析和多流形学习方法，对高维数据进行分析和处理，然后通过评价模型得出相应的评价。最后对数据的多流形结构进行了深入的研究和讨论。 MSC公司： 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 62H11型 定向数据；空间统计学 62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面） 关键词：光谱聚类;稀疏子空间;多流形学习;评价指标 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛X.Guo｝等人，《数学》。实际。理论46，No.14200--207（2016；Zbl 1374.68383）