Abstract-Subspace clustering hänvisar till problemet med segmentering data från en union av subrymder. De senaste metoderna för att lösa detta problem följer en strategi i två steg. I det första steget, en affinitetsmatris läras från data med hjälp av sparsamma eller låg-rankade minimering tekniker. I det andra steget finner man segmenteringen genom att applicera spektralkluster till denna affinitet. Även om detta tillvägagångssätt har lett till toppmoderna resultat i många tillämpningar, är det underoptimalt eftersom det inte utnyttjar det faktum att affiniteten och segmenteringen beror på varandra. I detta dokument föreslår vi en gemensam optimeringsram -Structured Sparse Subspace Clustering (S 3 C) - för att lära sig både affiniteten och segmenteringen. Det föreslagna S 3 C-ramverket bygger på att uttrycka varje datapunkt som en strukturerad gles linjär kombination av alla andra datapunkter, där strukturen induceras av en norm som beror på den okända segmenteringen. Dessutom utvidgar vi den föreslagna ramen för S 3 C till att omfatta Constomed Structured Sparse Subspace Clustering (CS 3 C) där tillgänglig partiell sidoinformation införlivas i det skede då man lär sig affiniteten. Vi visar att både den strukturerade glesa representationen och segmenteringen kan hittas via en kombination av en alternerande riktningsmetod av multiplikatorer med spektralkluster. Experiment på en syntetisk data, Extended Yale B ansikte data, Hopkins 155 rörelse segmentering databas, och tre cancer data uppsättningar visar effektiviteten i vår strategi.
I REF presenterades en enhetlig optimeringsram för att lära sig både koefficientmatrisen och segmenteringen.
Structured Sparse Subspace Clustering: A Joint Affinity Learning and Subspace Clustering Framework
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}