本論文は、交差するマニフォールドを効率的にセグメンテーションする手法を提案している。
まず、非交差マニフォールドのセグメンテーションを行う。グラフラプラシアン行列の特異値分解により、非交差マニフォールドの数を特定し、階層的クラスタリングでグループ化する。
次に、交差するマニフォールドのセグメンテーションを行う。各マニフォールドの本質次元を学習し、近傍データ点の固有ベクトルの角度変化を指数移動平均で追跡する。角度変化が大きい場合、その領域が交差領域であると判断する。交差領域のデータ点は、固有値と距離に基づいてフィルタリングされ、適切なマニフォールドに割り当てられる。
提案手法は、14の実データセットで18の最新手法を上回るARI、NMI性能を示し、低い計算複雑度と高い安定性を実現している。
إلى لغة أخرى
من محتوى المصدر
arxiv.org
الرؤى الأساسية المستخلصة من
by Subhadip Bor... في arxiv.org 10-03-2024
https://arxiv.org/pdf/2410.00930.pdfاستفسارات أعمق