arXiv cs.CV· Nairouz Mrabah, Youssef Melki, Mohamed Bouguessa, Riadh Ksantini, Shakeeb Murtaza, Tehseen Zia·· 4 小时前AI 评分18
LoomSC：用投影分解与精确谱降维实现可扩展深度子空间聚类
LoomSC: Scalable Deep Subspace Clustering with Projector Factorization and Exact Spectral Reduction
AI 导读
LoomSC 通过投影分解与精确谱降维，同时解决稠密自表达矩阵和全亲和谱聚类的可扩展性瓶颈，无需构造完整亲和矩阵或样本 Laplacian。在五个图像聚类基准的 15 项数据集-指标对比中，LoomSC 对 9 个 SOTA 基线全部排名第一或第二，平均准确率超出最高基线均值 6.66 个百分点；合成实验可扩展至 500,000 样本并保持至少 99.8% 准确率。
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