Abstract This paper presents new techniques for improving the performance of a multi-way spektral clustering framework (Govindu Lerman, 2007, preprint in the additional website) for segmenting affine subspaces. Närmare bestämt föreslås ett iterativt provtagningsförfarande för att förbättra den enhetliga provtagningsstrategin, ett automatiskt system för att härleda inställningsparametern från data, ett exakt initieringsförfarande för K-medel, samt en enkel strategi för att isolera avvikande värden. Den resulterande algoritmen, Spectral Curvature Clustering (SCC), kräver endast linjär lagring och tar linjär körtid i storleken på data. Den stöds av teori som både rättfärdigar sin framgångsrika prestation och vägleder våra praktiska val. Vi jämför det med andra befintliga metoder på några artificiella fall av affin subrymder. Tillämpning av algoritmen på flera verkliga problem diskuteras också.
En av de tidiga globala spektral kluster-baserade metoder är spektral krökning klustering (SCC) REF.
Spectral Curvature Clustering (SCC)
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}