スパースサブスペースクラスタリング

疎な部分空間に基づくクラスタリングは、高次元データ内に存在する低次元の部分空間構造を識別してデータポイントを効果的にグループ化するデータクラスタリング手法です。この方法は、データの疎性と部分空間の特性を活用することで、クラスタリングの精度と堅牢性を向上させることを目指しています。画像セグメンテーション、信号処理、バイオインフォマティクスなどの分野で広く応用されており、実践的な重要性が高い手法として注目されています。