Alapfogalmak
データ分散が d 方向以上に存在する場合、そのデータ点は交差領域に存在することを示す。提案手法は、固有ベクトルの角度変化を学習し、交差領域を特定する。
Kivonat
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。
Statisztikák
データ分散が d 方向以上に存在する場合、そのデータ点は交差領域に存在する
固有ベクトルの角度変化が大きい場合、その領域が交差領域である
Idézetek
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