L1正则化的深度谱聚类算法

针对深度谱聚类模型训练不稳定和泛化能力弱等问题，提出L1正则化的深度谱聚类算法（DSCLR）。首先，在深度谱聚类的目标函数中引入L1正则化，使深度神经网络模型生成的拉普拉斯矩阵的特征向量稀疏化，并提升模型的泛化能力；其次，通过利用参数化修正线性单元激活函数（PReLU）改进基于深度神经网络的谱聚类算法的网络结构，解决模型训练不稳定和欠拟合问题。在MNIST数据集上的实验结果表明，所提算法在聚类精度（CA）、归一化互信息（NMI）指数和调整兰德系数（ARI）这3个评价指标上，相较于深度谱聚类算法分别提升了11.85、7.75和17.19个百分点。此外，所提算法相较于深度嵌入聚类（DEC）和基于对偶自编码器网络的深度谱聚类（DSCDAN）等算法，在CA、NMI和ARI这3个评价指标上也有大幅提升。