Status-of-the-art subspace klustering metoder är baserade på att uttrycka varje datapunkt som en linjär kombination av andra datapunkter samtidigt reglera matrisen av koefficienter med 1, 2 eller nukleära normer. 1 legalisering garanteras ge en subrymdsbevarande affinitet (dvs. det finns inga kopplingar mellan punkter från olika subrymder) under breda teoretiska förhållanden, men klusteren kan inte vara anslutna. 2 och nukleär norm legalisering förbättrar ofta anslutning, men ger en subrymdsbevarande affinitet endast för oberoende subrymder. Blandade 1, 2 och nukleär normregleringar erbjuder en balans mellan subrymdsbevarande och uppkopplade egenskaper, men detta kommer på bekostnad av ökad beräknings komplexitet. Detta papper studerar geometrin hos det elastiska nätet regularizer (en blandning av 1 och 2 normer) och använder den för att härleda en bevisligen korrekt och skalbar aktiv uppsättning metod för att hitta de optimala koefficienterna. Vår geometriska analys ger också en teoretisk motivering och en geometrisk tolkning av balansen mellan den uppkopplade (på grund av 2 regularisering) och subrymdsbevarande egenskaper (på grund av 1 regularisering) för elastisk subrymdsklustring. Våra experiment visar att den föreslagna aktiva uppsättningsmetoden inte bara uppnår toppmoderna klusterprestanda, utan också effektivt hanterar storskaliga datauppsättningar.
Både en teoretisk motivering och en geometrisk tolkning av avvägningen mellan subrymdsbevarande och konnektivitet presenteras REF.
Oracle Based Active Set Algorithm for Scalable Elastic Net Subspace Clustering
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}