کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
4605046 1337541 2014 17 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Reduced row echelon form and non-linear approximation for subspace segmentation and high-dimensional data clustering
ترجمه فارسی عنوان
فرم تقسیم سطر ردیف و تقریب غیر خطی کاهش یافته برای تقسیم بندی زیر فضای و خوشه بندی اطلاعات با ابعاد بزرگ
کلمات کلیدی
تقسیم بندی زیر فضای، خوشه بندی داده ها، داده های با ابعاد بزرگ
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه ریاضیات آنالیز ریاضی
چکیده انگلیسی

Given a set of data W={w1,…,wN}∈RDW={w1,…,wN}∈RD drawn from a union of subspaces, we focus on determining a nonlinear model of the form U=⋃i∈ISiU=⋃i∈ISi, where {Si⊂RD}i∈I{Si⊂RD}i∈I is a set of subspaces, that is nearest to W. The model is then used to classify W into clusters. Our approach is based on the binary reduced row echelon form of data matrix, combined with an iterative scheme based on a non-linear approximation method. We prove that, in absence of noise, our approach can find the number of subspaces, their dimensions, and an orthonormal basis for each subspace SiSi. We provide a comprehensive analysis of our theory and determine its limitations and strengths in presence of outliers and noise.

ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Applied and Computational Harmonic Analysis - Volume 37, Issue 2, September 2014, Pages 271–287
نویسندگان
, ,