Abstract-I detta arbete vi ta itu med subrymd kluster problem. Med tanke på en uppsättning dataprover (vektorer) som ungefär dras från en förening av flera subrymder, är vårt mål att samla proverna i sina respektive subrymder och ta bort eventuella avvikelser också. I detta syfte föreslår vi en ny objektiv funktion som heter Låg-Rank Representation (LRR), som söker den lägsta nivån representation bland alla kandidater som kan representera dataprover som linjära kombinationer av baserna i en given ordbok. Det visas att det konvexa programmet som är associerat med LRR löser subrymdsklustret i följande mening: när datan är ren, bevisar vi att LRR exakt återvinner de sanna subrymdsstrukturerna; när datan kontamineras av outliers, bevisar vi att LRR under vissa förhållanden exakt kan återställa radutrymmet för originaldata och upptäcka utlier också; för data som korrumperas av godtyckliga glesa fel, kan LRR också ungefär återställa radutrymmet med teoretiska garantier. Eftersom subrymdsmedlemskapet tydligt bestäms av radutrymmet innebär dessa ytterligare att LRR kan utföra robust subrymdsklustring och felkorrigering på ett effektivt och effektivt sätt.
Liu et al:s arbete. REF utökar återvinningen av skadade data från ett enda subrymdsområde till flera subrymder, och finner att strukturen för flera subrymder på ett robust sätt kan avslöjas av de lägsta rang representationskoefficienterna i en given ordbok.
Robust Recovery of Subspace Structures by Low-Rank Representation
{'venue': 'IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, 35(2013) 171-184', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}