基于坐標(biāo)下降的并行稀疏子空間聚類方法
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隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，稀疏子空間聚類問(wèn)題面臨計(jì)算上的巨大挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有稀疏予空間聚類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方法。該方法利用稀疏子空間聚類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。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)行速度且聚類精度與ADMM相當(dāng)。
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