Subspace Clustering with Sparsity and Grouping Effect
المؤلفون المشاركون
Wang, Weiwei
Zhang, Binbin
Feng, Xiang-Chu
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-03-22
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Subspace clustering aims to group a set of data from a union of subspaces into the subspace from which it was drawn.
It has become a popular method for recovering the low-dimensional structure underlying high-dimensional dataset.
The state-of-the-art methods construct an affinity matrix based on the self-representation of the dataset and then use a spectral clustering method to obtain the final clustering result.
These methods show that sparsity and grouping effect of the affinity matrix are important in recovering the low-dimensional structure.
In this work, we propose a weighted sparse penalty and a weighted grouping effect penalty in modeling the self-representation of data points.
The experimental results on Extended Yale B, USPS, and Berkeley 500 image segmentation datasets show that the proposed model is more effective than state-of-the-art methods in revealing the subspace structure underlying high-dimensional dataset.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Binbin& Wang, Weiwei& Feng, Xiang-Chu. 2017. Subspace Clustering with Sparsity and Grouping Effect. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190496
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Binbin…[et al.]. Subspace Clustering with Sparsity and Grouping Effect. Mathematical Problems in Engineering No. 2017 (2017), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190496
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Binbin& Wang, Weiwei& Feng, Xiang-Chu. Subspace Clustering with Sparsity and Grouping Effect. Mathematical Problems in Engineering. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190496
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1190496
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر