基于稀疏流形聚类嵌入模型和

综合利用含错标签中的有用信息和数据结构中蕴含的鉴别信息, 提出一种基于稀疏流形聚类嵌入模型和L1范数正则化的标签错误检测修正方法. 首先, 用稀疏流形聚类嵌入模型将数据投影到易分类的空间, 利用标注正确的极少量样本和最近邻分类器获得新标签; 然后, 构造标签错误检测模型, 获得仅含0、1 元素的检测向量, 正确、错误的标签分别对应着1、0 的位置; 最后, 给出了相应的优化算法及收敛证明, 并在相关实验上验证了算法的有效性.