スパース部分空間クラスタリングに関する調査【Powered by NICT】

Wang Weiwei; Li Xiaoping; Feng Xiangchu; Wang Siqi

文献

J-GLOBAL ID：201602213425200888 整理番号：15A1292640

スパース部分空間クラスタリングに関する調査【Powered by NICT】

A Survey on Sparse Subspace Clustering

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資料名：
巻： 41 号： 8 ページ： 1373-1384 発行年： 2015年
JST資料番号： C2134A ISSN： 0254-4156 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)

スパース部分空間クラスタリング(SSC)は,データクラスタリングのための新しく開発されたスペクトルクラスタリングベースのフレームワークである。高次元データはいくつかの低次元部分空間の和集合,適切な辞書を用いた高次元データのスパース表現を可能にするにある。スパース部分空間クラスタリング手法では,高次元データのスパース表現を追求と親和性マトリックスを構築するためにそれを使用した。データの部分空間クラスタリング結果を,最終的に,スペクトルクラスタリングによって得られた。スパース部分空間クラスタリングの鍵は,高次元データの実部分空間構造を明らかにすることができる良好な表現モデルを設計することである。より重要なことに,得られた表現係数と親和性マトリックスである正確な部分空間クラスタリングに有益である。スパース部分空間クラスタリングは,様々な研究分野,機械学習,コンピュータビジョン,画像処理,システム同定などに成功裏に適用されたが,開発するための大規模な空間である。本論文では,スパース部分空間クラスタリングの基本モデル,アルゴリズム及び応用を詳細にレビューした。利用可能な方法に存在する限界を解析した。スパース部分空間クラスタリングに関する更なる研究のための問題点を検討した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

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その他のシステム・制御理論 , パターン認識 , システム設計・解析

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