Abstract-Under ramen för spektral klusterbildning, är nyckeln till subrymd kluster att bygga en likhet diagram som beskriver grannskapet relationer mellan datapunkter. Vissa nya verk bygger grafen med sparsamt, lågt rankat och l2-norm-baserad representation, och har uppnått state-of-the-art prestanda. Dessa metoder har emellertid drabbats av följande två begränsningar. För det första är tidskomplexiteterna hos dessa metoder åtminstone proportionella mot kuben i datastorleken, vilket gör dessa metoder ineffektiva för att lösa storskaliga problem. För det andra kan de inte hantera uppgifter utanför urvalet som inte används för att konstruera likhetsdiagrammet. För att klumpa ihop varje ut-of-prov-datum måste metoderna räkna om likhetsdiagrammet och klustersammansättningen i hela datamängden. I detta dokument föreslår vi en enhetlig ram som gör representationsbaserade klusteralgoritmer möjliga att samla både out-of-prov och storskaliga data. Inom vår ram hanteras det storskaliga problemet genom att det omvandlas till ett urvalsproblem genom "provtagning, klusterbildning, kodning och klassificering". Dessutom ger vi en uppskattning av felgränserna genom att behandla varje subrymd som en punkt i en hyperrymd. Omfattande experimentella resultat på olika referensdataset visar att våra metoder överträffar flera nyligen föreslagna skalbara metoder vid klusterering av storskaliga dataset. Index Terms-Scalable subspace clustering, out-of-prove problem, sparse subspace clustering, låg-rank representation, minst kvadrat regression, fel bunden analys.
I Ref klustrar ett slumpmässigt delurval av data och använder sedan denna klustring för att klassificera eller märka datapunkterna utanför urvalet.
A Unified Framework for Representation-based Subspace Clustering of Out-of-sample and Large-scale Data
{'venue': 'IEEE Trans. on Neural Networks and Learning Systems, vol. 27, no. 12, pp. 2499-2512, Dec. 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}