En klusterram inom den glesa modellering och ordboksutbildningsmiljön introduceras i detta arbete. Istället för att söka efter den uppsättning centroid som bäst passar data, som i k-means typ av metoder som modellerar data som distributioner runt diskreta punkter, optimerar vi för en uppsättning ordböcker, en för varje kluster, för vilka signalerna bäst rekonstrueras på ett glest kodning sätt. Därmed modellerar vi datan som föreningen av lärda subrymder med låga dimensioner, och datapunkter associerade till subrymder som spänns av bara några få atomer i samma lärda lexikon samlas ihop. Med hjälp av lärda ordböcker gör denna metod robust och väl lämpad för att hantera stora datauppsättningar. Den föreslagna klusteralgoritmen använder en ny mätning för kvaliteten på den glesa representationen, inspirerad av robustheten i 1 legaliseringstermen i gles kodning. Vi illustrerar först denna mätning med exempel på vanliga bild- och taldataset i den övervakade klassificeringsinställningen, som med ett enkelt tillvägagångssätt visar att den är diskriminerande och ger resultat som är jämförbara med den senaste tekniken. Vi avslutar sedan med experiment för helt oövervakade kluster på utökade standarddatauppsättningar och texturbilder, vilket ger utmärkt prestanda.
Sprechmann och Sapiro REF föreslog en ram för oövervakad klusterbildning baserad på ordlista lärande och sparsam representation som samtidigt kan lära sig en uppsättning ordböcker.
Dictionary learning and sparse coding for unsupervised clustering
{'venue': '2010 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing', 'journal': '2010 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}