Abstract-I detta dokument tar vi itu med två utmanande problem i oövervakad subrymdsinlärning: 1) hur man automatiskt identifierar den inlärda subrymdens funktionsdimension (dvs. automatisk subrymdsinlärning) och 2) hur man lär sig den underliggande subrymden i närvaro av Gaussiskt brus (dvs. robust subrymdsinlärning). Vi visar att dessa två problem kan lösas samtidigt genom att föreslå en ny metod (kallas huvudkoefficienter inbäddning, PCE). För en given datauppsättning D  på R m×n, återvinner PCE en ren datauppsättning D0  på R m×n från D och samtidigt lär sig en global återuppbyggnadsrelation C  på R n×n av D0. Genom att bevara C i ett m-dimensionellt utrymme får den föreslagna metoden en projektionsmatris som kan fånga upp den latenta grenrörsstrukturen i D0, där m m automatiskt bestäms av C:s rang med teoretiska garantier. PCR har tre fördelar: 1) det kan automatiskt bestämma funktionsdimensionen även om data provtas från en union av flera linjära subrymder i närvaro av Gaussian buller; 2) Även om den objektiva funktionen av PCR endast anser Gaussian buller, experimentella resultat visar att det är robust för icke-Gaussian buller (t.ex., slumpmässig pixel korruption) och verkliga förklädnader; 3) Vår metod har en sluten-form lösning och kan beräknas mycket snabbt. Omfattande experimentella resultat visar PCE:s överlägsenhet på en rad databaser med avseende på klassificeringens noggrannhet, robusthet och effektivitet.
Peng m.fl. REF föreslår en oövervakad subrymdsinlärningsmetod som automatiskt kan bestämma den optimala dimensionen av funktionsutrymme.
Automatic Subspace Learning via Principal Coefficients Embedding
{'venue': 'IEEE transactions on cybernetics', 'journal': 'IEEE transactions on cybernetics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}