文件名称:
学习Markov随机游动以实现鲁棒的子空间聚类和估计
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文件大小: 960kb
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上传时间: 2021-03-16
详细说明：事实证明，马尔可夫随机漫步（MRW）是理解频谱聚类和嵌入的有效方法。 然而，由于较少的整体结构量度，常规MRW（例如，高斯内核MRW）无法应用于处理从子空间的混合中提取的数据点。 在本文中，我们介绍了一种正则化的MRW学习模型，该模型使用低秩罚分约束全局子空间结构，用于子空间聚类和估计。 在我们的框架中，可以从MRW的转移概率中学习局部成对相似性和全局子空间结构。 我们证明，在某些合适的条件下，我们提出的局部/全局准则可以准确地捕获多个子空间结构，并学习数据的低维嵌入，从而对子空间进行真正的分割。 为了提高实际情况下的鲁棒性，我们还提出了在统一框架中集成过渡矩阵学习和纠错的基础上，MRW学习模型的扩展。 综合数据和实际应用的实验结果表明，我们提出的MRW学习模型及其强大的扩展性能优于最新的子空间聚类方法。
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