Abstract-Många verkliga problem handlar om samlingar av högdimensionella data, såsom bilder, videor, text och webbdokument, DNA-mikroarray data, med mera. Ofta ligger sådana högdimensionella data nära lågdimensionella strukturer som motsvarar flera klasser eller kategorier som datan tillhör. I detta dokument föreslår och studerar vi en algoritm, som kallas sparse subspace clustring, för att samla datapunkter som ligger i en förening av lågdimensionella subrymder. Nyckelidén är att bland de oändligt många möjliga representationerna av en datapunkt i termer av andra punkter motsvarar en gles representation att välja några punkter från samma subrymd. Detta motiverar att man löser ett sparsamt optimeringsprogram vars lösning används i ett spektralklusterverk för att dra slutsatsen att data samlas in i subrymder. Eftersom lösningen av det sparsamma optimeringsprogrammet i allmänhet är NP-hård, anser vi en konvex avslappning och visar att, under lämpliga förhållanden på arrangemanget av subrymderna och distributionen av data, det föreslagna minimeringsprogrammet lyckas återställa de önskade glesa representationer. Den föreslagna algoritmen är effektiv och kan hantera datapunkter nära skärningspunkterna mellan subrymder. En annan viktig fördel med den föreslagna algoritmen med avseende på den senaste tekniken är att den kan hantera data olägenheter, såsom buller, glesa yttre poster, och saknade poster, genom att införliva modellen av data i det glesa optimeringsprogrammet. Vi demonstrerar effektiviteten av den föreslagna algoritmen genom experiment på syntetiska data samt de två verkliga problemen med rörelsesegmentering och ansiktsklustring.
Den state-of-the-art spektral klusterbaserad algoritm är Sparse Subspace Clustering (SSC) REF, som använder 1 -minimering för grannskapet konstruktion.
Sparse Subspace Clustering: Algorithm, Theory, and Applications
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}