Nov, 2015

凸稀疏谱聚类：从单视角到多视角

PDF
TL;DR本文提出了基于稀疏正则化的稀疏谱聚类方法 (SSC)，并提出了基于凸放射包络的凸 SSC 模型，使其可以高效地使用交替方向乘法更新。最后，我们将 SSC 扩展到多视角信息下，提出了成对稀疏谱聚类 (PSSC)，并通过在多个真实数据集上进行实验对我们提出的方法进行了证明。
spectral clusteringsparse regularizationconvex relaxationadmmmulti-view information
发现论文，激发创造
  • 交替方向乘子法的非凸稀疏谱聚类及其收敛性分析

    该研究提出了一种基于交替方向乘子法 (ADMM) 的非凸稀疏谱聚类算法，直接对 $UU^ op$ 施加稀疏正则化，该算法具有收敛保证和高效性，实验结果验证了其有效性。

    Dec, 2017

  • 大规模数据聚类问题的加速稀疏核谱聚类

    改进版本的稀疏多维核谱聚类算法中，通过改良的方法提高了计算效率，并在合成数据和图像分割等实际问题上进行了计算实验，取得了理论和实际改进的结果。

    Oct, 2023

  • 稀疏子空间聚类：算法、理论和应用

    本文介绍了一种名为 “稀疏子空间聚类”（Sparse Subspace Clustering，SSC）的算法，该算法通过在低维结构中聚类高维数据点来实现，采用了稀疏优化的思想并融合了数据模型以处理数据噪音、稀疏的非典型数据，经过实验验证，表明该算法具有高效性和较好的效果。

    Mar, 2012

  • 使用随机聚类和多层图的可伸缩和鲁棒稀疏子空间聚类

    通过随机层次聚类方法选择少量的锚点，并仅为每个数据点允许锚点具有非零权重，从而解决了大规模数据集中实际的解决 LASSO 问题的难题，并且利用正交矩阵的 Grassmann 流形将图层之间的共享连接总结在一个子空间内，通过 k-means 聚类在这个子空间内对数据点进行聚类，提高了 SSC 算法的可扩展性和鲁棒性。

    Feb, 2018

  • 稀疏子空间聚类的高效求解器

    该论文提出一种基于近端梯度框架的方法，可以解决支持线性和仿射约束的稀疏子空间聚类问题，同时还提供了有效的算法以及低存储开销的解决方案。实验证明，该算法不依赖于敏感的正则化参数，对于稀疏误差和高噪声的情况下也更不敏感。

    Apr, 2018

  • 深度稀疏子空间聚类

    本文提出了一种深度扩展的稀疏子空间聚类方法，称为深层稀疏子空间聚类（DSSC）。通过神经网络的非线性变换，DSSC 不仅满足了 SSC 的稀疏性原则，还同时满足了学习深度特征的单位球分布假设。实验证明 DSSC 在四个真实世界数据集上具有明显优势，是目前为止最好的基于深度学习的子空间聚类方法之一。

    Sep, 2017

  • 带有异常值的子空间聚类的几何分析

    本研究考虑了一个不带标签数据集的聚类问题，它们被认为靠近低维平面的联合。研究人员发展了一种新的基于几何分析的算法，名为稀疏子空间聚类（SSC），可以广泛应用于无监督学习和计算机视觉等领域，论文展示了它在多个方面的有效性，并开创了有关稀疏恢复问题的新思路，数值研究强调了方法的实用性。

    Dec, 2011

  • 线性时间大规模多视角子空间聚类

    提出一种线性复杂度的大规模多视图子空间聚类算法，通过锚图的概念学习每个视图的较小的图形，将它们集成在一起并在较小的图形上实现谱聚类，该方法验证有效性和有效性。

    Nov, 2019

  • 关于仿射稀疏子空间聚类的几何分析

    本文针对从一组仿射子空间中聚类数据的问题，开发了一种名为 Affine SSC (ASSC) 的 SSC 变体，并提出了仿射独立的新概念以捕捉一组仿射子空间的排列，该理论在合理条件下保证了 ASSC 产生子空间保持的亲和力，从而产生正确的聚类。

    Aug, 2018

  • 多视角低秩稀疏子空间聚类

    本研究提出了一种多视角子空间聚类算法，该算法通过构建共享于所有视图的相似度矩阵学习联合子空间表示，采用了重要的低秩和稀疏性约束，通过交替方向乘子法求解相关的优化问题，进一步扩展到非线性子空间，并在一个合成及四个真实数据集上表现出优于现有算法的聚类效果。

    Aug, 2017