【技术实现步骤摘要】
【技术保护点】
一种基于格拉斯曼（Grassmann）流形的数据聚类分析方法，其特征在于，所述方法包括以下过程：步骤1：输入个数据点，待聚类数目k；步骤2：基于Grassmann流形上两点之间的距离公式，计算数据点之间的距离，，构造相似性矩阵；其中p和q为Grassmann流形上的两个点，p和q之间的主角度为；步骤3：构造拉普拉斯矩阵，其中D为对角矩阵，；步骤4：求拉普拉斯矩阵L的k个最大特征值对应的特征向量并且构造矩阵，其中为列向量；步骤5：单位化V的行向量，得到矩阵Y，其中；步骤6：将Y的每一行看成是Rk空间内的一点，使用K均值算法对其进行分类；步骤7：如果Y的第行属于第类，则将原数据点也划分到第类输出数据点的划分。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：谢英红，韩晓微，涂斌斌，
申请(专利权)人：沈阳大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21
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