本发明提供的一种基于组稀疏优化的类聚方法，首先是数据的处理，其目的在于获得数据集样本间的相似度矩阵目标矩阵、误差最小项和稀疏约束项；第二，构建基于组稀疏约束的优化模型，其目的在于利用更为强力的组稀疏约束来抑制噪声影响；之后，本发明提供一种基于交替方向乘子(Alternating Direction Method of Multipliers)的优化算法来快速求解所构建的优化模型；最后，本发明提供一种快速的优化聚类算法，其目的是合并冗余的聚类结果，进一步提升性能。本发明的方法约束每个样本只能由一个样本近似表示，从而可以有效的提升算法鲁棒性；另一方面，所得到的目标矩阵无需再进行谱聚类分析，从而达到端到端的聚类效果。
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