論文の概要: Analysis of Sparse Subspace Clustering: Experiments and Random Projection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.00723v1
• Date: Fri, 1 Apr 2022 23:55:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-08 04:31:21.648870
• Title: Analysis of Sparse Subspace Clustering: Experiments and Random Projection
• Title（参考訳）: スパースサブスペースクラスタリングの解析:実験とランダム投影
• Authors: Mehmet F. Demirel, Enrico Au-Yeung
• Abstract要約: クラスタリングは、顔クラスタリング、植物分類、イメージセグメンテーション、文書分類など、多くの領域で使われているテクニックである。 Sparse Subspace Clustering(スパース・サブスペース・クラスタリング)と呼ばれる強力なクラスタリングアルゴリズムを解析する。 本稿では,本手法を用いて実験を行い,スパース部分空間クラスタリングを行うために必要な計算時間を削減できる新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Clustering can be defined as the process of assembling objects into a number of groups whose elements are similar to each other in some manner. As a technique that is used in many domains, such as face clustering, plant categorization, image segmentation, document classification, clustering is considered one of the most important unsupervised learning problems. Scientists have surveyed this problem for years and developed different techniques that can solve it, such as k-means clustering. We analyze one of these techniques: a powerful clustering algorithm called Sparse Subspace Clustering. We demonstrate several experiments using this method and then introduce a new approach that can reduce the computational time required to perform sparse subspace clustering.
• Abstract（参考訳）: クラスタリングは、何らかの方法で要素が互いに類似している多数のグループにオブジェクトを組み立てるプロセスとして定義することができる。 顔クラスタリング、植物分類、画像分割、文書分類、クラスタリングといった多くの領域で使用される手法は、教師なし学習の最も重要な問題の1つと考えられている。 科学者たちは長年にわたってこの問題を調査し、k平均クラスタリングのような様々な手法を開発してきた。 スパース部分空間クラスタリング(sparse subspace clustering)と呼ばれる強力なクラスタリングアルゴリズムである。 本手法を用いていくつかの実験を行い,スパース部分空間クラスタリングを行うために必要な計算時間を削減できる新しい手法を提案する。

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