稀疏子空间聚类

K-子空间算法是一种聚类方法，其思路类似于 K-均值算法，都可以将数据划分到不同的簇中。

基于网格方法的高维数据流子空间聚类算法挺适合需要大规模数据流的场景哦。它结合了底向上的网格方法和自顶向下的网格方法，能在线数据流，并且效率和精度都还不错。通过对数据的单次扫描，它能快速识别出位于不同子空间的簇，适用于高维数据。理论和实验结果都表明，这个算法在多个数据集上的表现挺优秀。你要是经常接触数据流问题，可以试试这个方法，能大大提高你的工作效率。

MATLAB的S5C算法实现（NeurIPS '19）。 S5C算法利用近似的子梯度选择子样本，并根据时间和内存需求线性缩放数据点的数量。该算法在理论上保证了解决方案的准确性。Mex文件presentation_learning/cdescentCycleC.mexa64适用于64位Linux系统。在其他平台上运行前，请先编译presentation_learning/cdescentCycleC.c以生成适合您平台的mex文件（参见参考资料）。示例脚本位于run_examples/目录中，展示了如何运行代码。所有使用的数据集示例脚本均可在数据集目录中找到，包括文中引用的五个数据集。CIFAR

D-S证据理论下的可信子空间定义和贪心算法CSL，可发现所有可信子空间。CSL迭代识别可信子空间集，为传统聚类算法提供高维数据聚类新途径，具备正确识别真实子空间的能力。

空间聚类作为空间数据挖掘的核心技术，在各领域有着广泛应用。其算法分类包括划分、层次、密度、网格、模型等，分别具有不同的性能需求和聚类过程。

本篇文章提供 MATLAB 代码来实现独立子空间分析。

幂零变换的子空间拆解方式，有点像把一团乱麻顺一顺，一根一根理清楚。《ibm_知识管理白皮书》讲得就是这个事，用了不少线性代数的经典套路，比如子空间直和、不变子空间、循环子空间那一套，嗯，内容挺硬核的，但结构清晰，逻辑也顺。讲 A 是幂零时，怎么一步步拆成循环子空间直和，拿捏得蛮到位，像V = C₁ ⊕ C₂ ⊕⋯⊕ Ck这种结果对熟悉 矩阵相似化 或 Jordan 标准型 的你来说应该不陌生。讲得还挺透，不是一笔带过的那种。另外，里面还用到了补空间的构造思路，比如怎么搞个 W ⊕ U₁ ⊕ (C₁ ∩ Ṽ₁) = Ṽ₁，就为了能拆出一个理想的 V₁，不多不少刚好 A 在上面幂零。可以看出作

Latent Low-Rank Representation for Subspace Segmentation and Feature Extraction ICCV matlab代码

在MUSIC的实现中，采用了S.Unnikrishna Pillai和Byung Kwon提出的前向/后向空间平滑技术。该实现分为三个步骤：1. 单信号应用：使用MUSIC来估计单个信号的DoA。2. 多路径实现：处理多个信号的DoA估计。3. 前向/后向空间平滑：增强MUSIC性能的技术。

利用空间聚类（CLARANS）方法分析动力场（涡度、散度、垂直速度）分布特征，发现MCS发展和东移的动力学条件：西侧强辐合中心、垂直上升中心和向东正涡度平流。