Abstract-Ett viktigt problem vid analys av stordata är subrymdsklustring, d.v.s. att representera en samling punkter i ett högdimensionellt rum via föreningen av lågdimensionella subrymder. Sparse subspace clustering (SSC) och LRR (Low-rank representation) är de senaste metoderna för denna uppgift. Dessa två metoder är i grunden likartade på så sätt att båda bygger på konvex optimering som utnyttjar intuitionen av "Self-Expressiveness". Den största skillnaden är att SSC minimerar vektor 1 norm av representationsmatrisen för att inducera sparhet medan LRR minimerar den nukleära normen (aka spår norm) för att främja en låg-rank struktur. Eftersom representationsmatrisen ofta är sparsam och lågrankad föreslår vi en ny algoritm, kallad Low-rank sparse subspace clustring (LRSSC), av den kombinerade SSC och LRR, och utvecklar teoretiska garantier för algoritmens framgång. Resultaten avslöjar intressanta insikter i styrkor och svagheter hos SSC och LRR, och visar hur LRSSC kan dra nytta av båda metoderna för att bevara "Self-Expressiveness Property" och "Graph Connectivity" på samma gång. En biprodukt av vår analys är att den också utökar den teoretiska garantin för SSC för att hantera fall när subrymderna har godtyckligt små kanoniska vinklar men är "nästan oberoende".
Wang m.fl. REF föreslog en hybridalgoritm, Low-Rank och Sparse Subspace Clustering (LRSSC), som omfattar både 1 -norm och nukleär norm.
Provable Subspace Clustering: When LRR Meets SSC
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Theory', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Theory', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}