I detta papper utforskar vi hur man bäddar in symboliska relationsgrafer med oviktade kanter i ett mönster-utrymme. Vi använder en grafspektral strategi. Vi använder de ledande eigenvectorsna av grafen adjacencymatrisen till de-ne eigenmodes av adjacencymatrisen. För varje eigenmode beräknar vi vektorer av spektralegenskaper. Dessa inkluderar eigenmode omkrets, eigenmode volym, Cheeger nummer, inter-mode adjacency matriser och intermode kant-distans. Vi bäddade in dessa vektorer i ett mönster-utrymme med hjälp av två kontrasterande metoder. Den första av dessa innebär att utföra principiella eller oberoende komponenter analys på covariansmatrisen för de spektral mönstervektorer. Den andra metoden innebär att utföra multidimensionell skalning på L2-normen för par av mönstervektorer. Vi illustrerar nyttan av inbäddningsmetoder på grannskapet grafer som representerar arrangemanget av hörnfunktioner i 2D-bilder av 3D polyhedral objekt. Två problem undersöks. Den första av dessa är klungan av grafer som representerar olika objekt som setts från olika riktningar. Den andra är identifieringen av karakteristiska vyer av enskilda objekt. Dessa två studier visar att båda inbäddningsmetoderna resulterar i välstrukturerade vyytor för grafdata som extraheras från 2D-vyer av 3D-objekt.
Luo m.fl. REF använde adjacensmatrisernas spektralegenskaper såsom eigenvärden, Cheegerkonstant och eigenmode omkrets för att bädda in symboliska relationsgrafer i ett mönsterutrymme och applicera dem på uppgiften för objektklassificering.
Spectral embedding of graphs
{'venue': 'ICPR (2)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}