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J-GLOBAL ID：201702211127758074   整理番号：17A0202282

スパースサンプルの自己表現部分空間クラスタリングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Sparse sample self-representation for subspace clustering

著者 (5件)： Lin Dahua (Guangxi Center for Educational Technology) ,  Yang Lifeng (Guangxi Key Lab of Multi-source Information Mining & Security) ,  Deng Zhenyun (Guangxi Key Lab of Multi-source Information Mining & Security) ,  Li Yonggang (Guangxi Key Lab of Multi-source Information Mining & Security) ,  Luo Yan (Guangxi Key Lab of Multi-source Information Mining & Security)
資料名： Zhineng Xitong Xuebao  (Zhineng Xitong Xuebao)
巻： 11  号： 5  ページ： 696-702  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2755A  ISSN： 1673-4785  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 既存の部分空間クラスタリングアルゴリズムは,類似性マトリックスを構築する際に,サンプルの自己表現とまばらな類似性マトリックスを使用することなく,ノイズと異常値を除去するための新しい方法を提案して,それによって,スパースサンプルの自己表現部分空間クラスタリングを提案した。この方法はサンプルの自己表現によってサンプル間の固有の相関の本質を完全に利用し、L_1-ノルムとL_(2,1)-ノルム正規化項のペナルティ類似度行列を革新的に使用し、即ちすべてのテストサンプルに対してスパースサンプルの自己表現を行う。それによって,各々のテストサンプルは,強い相関性を有するサンプルによって表現され,そして,得られた類似性マトリックスは,良好な部分空間構造およびロバスト性を持った。HOPKINS155と顔画像などの多くのデータセットに関する実験結果は,提案方法が実際のデータの部分空間クラスタリングにおいて非常に良い性能を得ることができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *類似性 ,  ノルム ,  ロバスト性 ,  雑音 ,  正規化 ,  顔画像 ,  異常値 ,  ペナルティ
準シソーラス用語： 類似度 ,  *部分空間クラスタリング ,  *クラスタリングアルゴリズム ,  *部分空間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： subspace clustering ,  spectral clustering ,  subspace structure ,  similarity matrix ,  sample self-representation

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： サンプル ,  自己表現 ,  部分空間クラスタリング ,  アルゴリズム