论文笔记_稀疏_聚类:A New Simplex Sparse Learning Model to Measure Data Similarity for Clustering
这篇论文主要贡献点在于应用稀疏表示理论来构建图，并提供了一种比较常用的优化算法，相关论文和代码见http://www.escience.cn/people/fpnie/papers.html（尤其是优化算法的代码，很多地方都能用到） Abstract 基于图的拉普拉斯矩阵用途很广，但是拉普拉斯图的构造存在一些有待讨论的问题； 问题包括：如何确定分析的规模，如何确定临近点的数目，如何处理多尺度的数据
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