Provtagning är nyckelaspekten för Nyströms förlängningsbaserade spektralkluster. Traditionella provtagningssystem väljer uppsättningen landmärken i sin helhet och fokuserar på hur man kan minska matrisens approximationsfel. Emellertid har matris approximationsfelet ingen direkt inverkan på klusterprestandan. I denna artikel föreslår vi en provtagningsram ur ett inkrementellt perspektiv, dvs. landmärkena väljs en efter en, och varje nästa punkt som ska provtas bestäms av tidigare valda landmärken. Inkrementell provtagning bygger explicita relationer mellan landmärken, vilket gör att de fungerar bra tillsammans och ger en teoretisk garanti för klusterprestandan. Vi tillhandahåller två nya analysmetoder och föreslår två system för urval-nästan-ett av ramverket. Det första systemet bygger på klusterbarhetsanalys, som ger en bättre garanti för klusterprestanda än system baserade på matrisprecisionsfelanalys. Det andra systemet bygger på förlustanalys, vilket ger maximal prediktiv förmåga för landmärkena på (implicit) etiketterna för de punkter som inte ingår i urvalet. Experimentella resultat på ett brett spektrum av referensdata visar på överlägsenheterna i våra föreslagna inkrementella provtagningssystem jämfört med befintliga provtagningssystem.
Zhang och hans medförfattare REF föreslog en stegvis provtagningsmetod, dvs. landmärkena väljs ut en i taget som är anpassad till de befintliga landmärkena.
Sampling for Nyström Extension-Based Spectral Clustering: Incremental Perspective and Novel Analysis
{'venue': 'TKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}