基于坐標(biāo)下降的并行稀疏子空間聚類(lèi)方法
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隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，稀疏子空間聚類(lèi)問(wèn)題面臨計(jì)算上的巨大挑戰(zhàn)。現(xiàn)有稀疏予空間聚類(lèi)算法如交替方向乘子法（ ADMM）往往基于串行實(shí)現(xiàn)，難以利用多核處理器提高處理大規(guī)模聚類(lèi)問(wèn)題的效率。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，提出一種基于坐標(biāo)下降的并行稀疏子空間聚類(lèi)方法。該方法利用稀疏子空間聚類(lèi)可以建模為求解一系列的樣本自稀疏表達(dá)子問(wèn)題的特點(diǎn)，使用坐標(biāo)下降方法來(lái)求解每個(gè)子問(wèn)題，具有參數(shù)少、收斂快的優(yōu)點(diǎn)；同時(shí)結(jié)合自稀疏表達(dá)子問(wèn)題獨(dú)立的特點(diǎn)，在處理器的各個(gè)核心上同時(shí)求解不同樣本對(duì)應(yīng)的予問(wèn)題，因此可以充分利用計(jì)算機(jī)資源，減少運(yùn)行時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)。在模擬數(shù)據(jù)和運(yùn)動(dòng)分割數(shù)據(jù)集Hopkins-155上與常用的ADMM算法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明該算法在多核處理器上可以顯著提升運(yùn)行速度且聚類(lèi)精度與ADMM相當(dāng)。
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