前言
子空间聚类，用来identify constituent modes of variation in data with locally linear structure.
本文用于missing feature的聚类，propose a unified non-parametric generative framework for temporal subspace clustering to segment data drawn from a sequentially ordered union of subspaces that deals with the missing features in a principled way.
就是要利用时序信息
非参的话，还能自动确定子空间数目（即cluster数目）
intro
哦，本文专治missing feature的聚类，以及将free parameters给固定住，这样就不用交叉验证来确定参数了，而且减轻计算复杂度和参数灵敏度。
时域聚类的，不想看了。