LRR 低秩表示

低秩表示是图像处理方面近几年研究的新领域，这个文件中包含了LRR的原始程序和改进方法

function [idx] = clu_ncut（LK）
% this routine groups the data X into K subspaces by NCut
% inputs:
%       L -- an N*N affinity matrix N is the number of data points
%       K -- the number of subpaces （i.e. clusters）
L = abs（L）+abs（L‘）;

D = diag（sum（L2）.^（-1./2））;
L = eye（size（L1）） - D*L*D;
[USV] = svd（L）;

V = U（:end-K+1:end）;
idx = kmeans（VK‘emptyaction‘‘singleton‘‘replicates‘10‘display‘‘off‘）;
idx = idx‘;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     目录           0  2010-04-22 13:16  lrr\
     文件         427  2010-04-22 13:06  lrr\clu_ncut.m
     文件         596  2010-04-22 13:08  lrr\compacc.m
     文件        2120  2010-04-22 13:09  lrr\demo.m
     文件        2051  2010-04-22 00:15  lrr\lrr.m
     文件        1934  2010-04-22 00:15  lrr\lrra.m
     文件        2465  2010-04-22 13:17  lrr\lrraffine.m
     文件        1328  2010-04-22 00:36  lrr\sr.m
     文件        1589  2010-04-22 00:36  lrr\sr2.m