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Open Access
Energy Minimization over m-Branched Enumeration for Generalized Linear Subspace Clustering
오픈 액세스
에너지 최소화 m-일반화된 선형 부분공간 클러스터링을 위한 분기 열거형

Chao ZHANG

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  • Free PDF (832KB)

요약 :

본 논문에서는 독립된 일반 부분공간의 클러스터링 문제를 고려합니다. 즉, 주어진 데이터 포인트가 독립적인 저차원 선형 부분 공간의 합집합 근처 또는 위에 있는 경우, 우리는 부분 공간을 복구하고 각 데이터 포인트에 해당 레이블을 할당하는 것을 목표로 합니다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 그리디 전략과 에너지 최소화 전략을 모두 활용하여 다음과 같은 가정을 기반으로 간단하면서도 효과적인 알고리즘을 제안합니다. m-분지형(즉, 완벽함) m-ary) 수집하여 구성된 트리 m- 각 노드의 가장 가까운 이웃 지점은 거의 정확한 부분 공간을 포함할 확률이 높습니다. 구체적으로, 처음에는 부분공간 후보가 여러 개로 열거됩니다. m-가지가 있는 나무. 각 트리는 데이터 포인트로 시작하여 너비 우선 검색 순서로 가장 가까운 이웃을 수집하여 성장합니다. 그런 다음 에너지 최소화 알고리즘을 초기화하기 위해 열거형에서 부분 공간 제안을 추가로 선택합니다. 결국 제안과 라벨링 결과는 반복적인 재평가와 라벨링을 통해 최종 확정됩니다. 합성 데이터와 실제 데이터를 모두 사용한 실험을 통해 제안된 방법이 최첨단 방법보다 성능이 뛰어나고 실제 적용에 실용적이라는 것을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E102-D No.12 pp.2485-2492
발행일
2019/12/01
공개일
2019/09/19
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2019EDP7138
원고의 종류
PAPER
범주
인공지능, 데이터마이닝

작성자

Chao ZHANG
  University of Fukui

키워드