Oct, 2016

结构化稀疏子空间聚类：一种同时学习关联度和子空间聚类的框架

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TL;DR本文提出了一种名为 S$^3$C 的联合优化框架，用于同时学习亲和性和分段，并通过备用方向乘法的组合和谱聚类找到结构稀疏表示和分段。在实验中，对合成数据集、扩展的 Yale B 数据集、Hopkins 155 运动分割数据库和三个癌症数据集进行了测试，证明了这种方法的有效性。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 加强型鲁棒多视角核子空间聚类

    本研究提出了一种新颖的多视图子空间聚类方法，其中采用了 Enriched Robust Multi-View Kernel Subspace Clustering 框架，结合多视角数据和谱聚类学习一致性亲和矩阵，解决了现有方法采用两阶段框架以及假设域数据均为线性子空间的问题。实验证明，该方法表现优于现有的聚类方法。

    May, 2022

  • 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

  • 迹 Lasso 的相关自适应子空间分割

    本文研究了子空间分割问题，提出了基于迹 Lasso 的自适应相关子空间分割（CASS）方法，用于同时对数据进行自动选择和相关性分组，以实现 SSC 和 LSR 之间的平衡。

    Jan, 2015

  • 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

  • 神经协作子空间聚类

    研究介绍了神经协同子空间聚类，一种无需谱聚类辅助即可发现低维子空间中数据点集簇的神经模型。关键在于分类器的构建和两个相关矩阵的协同训练。与其他聚类算法相比性能更优。

    Apr, 2019

  • 具有半定保证的鲁棒低秩子空间分割

    研究了利用 LRR-PSD 算法来实现高维结构数据的分割，其通过显式地施加正半定约束将稀疏重构的亲和矩阵转换为低秩表示。

    Sep, 2010

  • 具有辅助信息的约束稀疏子空间聚类

    本文提出了一种增强的受限高维子空间聚类方法，称为带约束稀疏子空间聚类加（CSSC +），该方法利用部分辅助信息不仅在学习相似度矩阵阶段而且在谱聚类阶段中使用，同时基于部分辅助信息提出了聚类准确性估计的算法，并在三个癌症基因表达数据集上进行了实验证实其有效性。

    May, 2018

  • 贪心子空间聚类

    本文提出了新的便捷高效的算法来解决低维线性子空间聚类问题，并通过统计分析证明算法在某些条件下保证精确的聚类性能，并在模拟数据和真实数据上进行了实验验证。

    Oct, 2014

  • 鲁棒子空间聚类

    该研究介绍了一种受稀疏子空间聚类算法启发的算法，并开发了一些新颖的理论，展示了其正确性。理论利用几何泛函分析的思想，表明算法可以在最小的方向和每个子空间的样本数量的要求下准确地恢复底层子空间，并通过合成和实际数据实验证明了算法的有效性。

    Jan, 2013