En låggradig utbildningsram för omvandling av subrymdskluster och klassificering föreslås här. Många högdimensionella data, såsom ansiktsbilder och rörelsesekvenser, ligger ungefär i en förening av lågdimensionella subrymder. Motsvarande subrymdsklusterproblem har studerats ingående i litteraturen för att dela upp sådana högdimensionella data i kluster som motsvarar deras underliggande lågdimensionella subrymder. Lågdimensionella inbyggda strukturer kränks dock ofta för verkliga observationer, eftersom de kan korrumperas av fel eller avvika från idealiska modeller. Vi föreslår att vi tar itu med detta genom att lära oss en linjär omvandling av subrymder genom att använda nukleär norm som kriterier för modellering och optimering. Den lärda linjära omvandlingen återställer en lågvärdig struktur för data från samma subrymd och tvingar samtidigt fram en maximalt separerad struktur för data från olika subrymder. På så sätt minskar vi variationerna inom subrymderna och ökar separationen mellan subrymderna för en mer robust subrymdsklustring. Detta föreslagna robusta ramverk för subrymdskluster förbättrar avsevärt prestandan hos befintliga subrymdsklustermetoder. Grundläggande teoretiska resultat här presenteras hjälper till att ytterligare stödja den underliggande ramen. För att utnyttja de transformerade subrymdernas lågvärdiga strukturer introducerar vi ytterligare en snabb subrymdsklusterteknik som effektivt kombinerar robust PCA med sparsam modellering. När klassetiketter är närvarande på träningsstadiet, visar vi detta lågvärdiga transformationsramverk också avsevärt förbättrar klassificeringsprestandan. Omfattande experiment med hjälp av offentliga datauppsättningar presenteras, vilket visar att det föreslagna tillvägagångssättet avsevärt överträffar de senaste metoderna för subrymdsklustring och klassificering. Den lärda lågkostnadstransformeringen är också tillämplig på andra klassificeringsramar.
För att hitta ett mer diskriminerande latent utrymme lärde sig Qiu och Sapiro REF en diskriminativ omvandling med låg rang (LRT) genom att inkludera de uppskattade etiketterna, vilket kan uppmuntra en maximalt separerad struktur för interclass subrymder och minska variationen inom de intraklassiga subrymderna.
Learning Transformations for Clustering and Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}