کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
11012486 | 1798846 | 2018 | 18 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Fast subspace segmentation via Random Sample Probing
ترجمه فارسی عنوان
تقسیم بندی فضای سریع با استفاده از روش نمونه گیری تصادفی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
خوشه بندی تقسیم بندی زیر فضای، مقیاس بزرگ، نمونه آزمایشی تصادفی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Subspace segmentation is to group a given set of n data points into multiple clusters, with each cluster corresponding to a subspace. Prevalent methods such as Sparse Subspace Clustering (SSC) and Low-Rank Representation (LRR) are effective in terms of segmentation accuracy, but computationally inefficient while applying to gigantic datasets where n is very large as they possess a complexity of O(n3). In this paper, we propose an iterative method called Random Sample Probing (RANSP). In each iteration, RANSP finds the members of one subspace by randomly choosing a data point (called “seed”) at first, and then using Ridge Regression (RR) to retrieve the other points that belong to the same subspace as the seed. Such a procedure is repeated until all points have been classified. RANSP has a computational complexity of O(n) and can therefore handle large-scale datasets. Experiments on synthetic and real datasets confirm the effectiveness and efficiency of RANSP.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 319, 30 November 2018, Pages 66-73
Journal: Neurocomputing - Volume 319, 30 November 2018, Pages 66-73
نویسندگان
Yang Li, Yubao Sun, Qingshan Liu, Shengyong Chen,