基于局部主成分分析的谱聚类
摘要：基于局部主成分分析（PCA）的谱聚类方法的提出我们提出了一种基于局部主成分分析（PCA）的谱聚类方法。在选定的邻域中进行局部主成分分析（PCA）之后，算法根据邻域中主子空间之间的差异构建了一个加权最近邻图，然后应用谱聚类。与仅基于两两点之间的距离的标准谱方法不同，我们的算法能够解决交叉问题。我们在多流形聚类的原型数学框架中为更简单的变体建立了理论保证，并在各种模拟数据集上评估了我们的算法。
作者：Ery Arias-Castro, Gilad Lerman and Teng Zhang
论文ID：1301.2007
分类：Machine Learning
分类简称：stat.ML
提交时间：2019-04-09