Clustering basé sur des sous-espaces creux

Le clustering basé sur des sous-espaces parcimonieux est une technique de regroupement de données qui identifie des structures de sous-espaces de faible dimension au sein de données de haute dimension pour regrouper efficacement les points de données. Cette méthode vise à exploiter les propriétés de parcimonie et de sous-espace des données afin d'améliorer la précision et la robustesse du clustering. Elle est largement utilisée dans des domaines tels que la segmentation d'images, le traitement de signaux et la bioinformatique, ce qui en fait un outil précieux d'une importance pratique considérable.