論文の概要: Beyond Linear Subspace Clustering: A Comparative Study of Nonlinear Manifold Clustering Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.10656v1
• Date: Fri, 19 Mar 2021 06:34:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-22 19:13:48.737039
• Title: Beyond Linear Subspace Clustering: A Comparative Study of Nonlinear Manifold Clustering Algorithms
• Title（参考訳）: 線形部分空間クラスタリングを超えて:非線形多様体クラスタリングアルゴリズムの比較研究
• Authors: Maryam Abdolali, Nicolas Gillis
• Abstract要約: サブスペースクラスタリングは、教師なしクラスタリングの重要なアプローチである。 本稿では,最先端のアプローチを局所保存,カーネルベース,ニューラルネットワークの3つのカテゴリに分類する新しい分類法を提案する。 これらのアプローチの詳細な分析は、この分野の潜在的な研究の方向性と未解決の課題を広げます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.564682739914424
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Subspace clustering is an important unsupervised clustering approach. It is based on the assumption that the high-dimensional data points are approximately distributed around several low-dimensional linear subspaces. The majority of the prominent subspace clustering algorithms rely on the representation of the data points as linear combinations of other data points, which is known as a self-expressive representation. To overcome the restrictive linearity assumption, numerous nonlinear approaches were proposed to extend successful subspace clustering approaches to data on a union of nonlinear manifolds. In this comparative study, we provide a comprehensive overview of nonlinear subspace clustering approaches proposed in the last decade. We introduce a new taxonomy to classify the state-of-the-art approaches into three categories, namely locality preserving, kernel based, and neural network based. The major representative algorithms within each category are extensively compared on carefully designed synthetic and real-world data sets. The detailed analysis of these approaches unfolds potential research directions and unsolved challenges in this field.
• Abstract（参考訳）: サブスペースクラスタリングは、教師なしクラスタリングの重要なアプローチである。 これは、高次元のデータポイントが複数の低次元線型部分空間の周りにほぼ分散しているという仮定に基づいている。 顕著な部分空間クラスタリングアルゴリズムの大部分は、自己表現表現として知られる他のデータポイントの線形結合としてデータポイントの表現に依存している。 制限線型性の仮定を克服するために、非線形多様体の結合上のデータに対する部分空間クラスタリングアプローチを成功させるために、多くの非線形アプローチが提案されている。 本稿では,過去10年間に提案されてきた非線形サブスペースクラスタリング手法について概説する。 本稿では,最先端のアプローチを局所保存,カーネルベース,ニューラルネットワークの3つのカテゴリに分類する新しい分類法を提案する。 各カテゴリの主要な代表アルゴリズムは、慎重に設計された合成および実世界のデータセットで広範囲に比較される。 これらのアプローチの詳細な分析は、この分野における潜在的研究の方向性と未解決の課題を広げている。

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