論文の概要: Adaptive Graph Convolutional Subspace Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03414v1
• Date: Fri, 5 May 2023 10:27:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-08 14:31:34.723414
• Title: Adaptive Graph Convolutional Subspace Clustering
• Title（参考訳）: 適応グラフ畳み込みサブスペースクラスタリング
• Authors: Lai Wei, Zhengwei Chen, Jun Yin, Changming Zhu, Rigui Zhou, Jin Liu
• Abstract要約: スペクトル型サブスペースクラスタリングアルゴリズムは多くのサブスペースクラスタリングアプリケーションにおいて優れた性能を示している。 本稿では,グラフ畳み込みネットワークにヒントを得たグラフ畳み込み手法を用いて特徴抽出法と係数行列制約を同時に開発する。 AGCSCを用いることで、元のデータサンプルの集合的特徴表現がサブスペースクラスタリングに適していると主張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.766537212211217
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spectral-type subspace clustering algorithms have shown excellent performance in many subspace clustering applications. The existing spectral-type subspace clustering algorithms either focus on designing constraints for the reconstruction coefficient matrix or feature extraction methods for finding latent features of original data samples. In this paper, inspired by graph convolutional networks, we use the graph convolution technique to develop a feature extraction method and a coefficient matrix constraint simultaneously. And the graph-convolutional operator is updated iteratively and adaptively in our proposed algorithm. Hence, we call the proposed method adaptive graph convolutional subspace clustering (AGCSC). We claim that by using AGCSC, the aggregated feature representation of original data samples is suitable for subspace clustering, and the coefficient matrix could reveal the subspace structure of the original data set more faithfully. Finally, plenty of subspace clustering experiments prove our conclusions and show that AGCSC outperforms some related methods as well as some deep models.
• Abstract（参考訳）: スペクトル型サブスペースクラスタリングアルゴリズムは多くのサブスペースクラスタリングアプリケーションにおいて優れた性能を示している。 既存のスペクトル型サブスペースクラスタリングアルゴリズムは、再構成係数行列の制約設計や、元のデータサンプルの潜伏した特徴を見つけるための特徴抽出に重点を置いている。 本稿では,グラフ畳み込みネットワークに着想を得たグラフ畳み込み手法を用いて,特徴抽出法と係数行列制約を同時に開発する。 また,提案アルゴリズムでは,グラフ畳み込み演算子を反復的かつ適応的に更新する。 そこで,提案手法を適応グラフ畳み込みサブスペースクラスタリング (AGCSC) と呼ぶ。 AGCSCを用いることで、元のデータサンプルの集合的特徴表現がサブスペースクラスタリングに適しており、係数行列は元のデータセットのサブスペース構造をより忠実に明らかにすることができる。 最後に、多くのサブスペースクラスタリング実験が我々の結論を証明し、AGCSCが関連する手法や深層モデルよりも優れていることを示す。

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