論文の概要: Agglomerative Neural Networks for Multi-view Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.05556v1
• Date: Tue, 12 May 2020 05:39:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-03 18:24:42.468850
• Title: Agglomerative Neural Networks for Multi-view Clustering
• Title（参考訳）: 多視点クラスタリングのための凝集型ニューラルネットワーク
• Authors: Zhe Liu, Yun Li, Lina Yao, Xianzhi Wang and Feiping Nie
• Abstract要約: 本稿では,最適コンセンサスを近似する凝集分析法を提案する。 本稿では,制約付きラプラシアンランクに基づくANN(Agglomerative Neural Network)を用いて,マルチビューデータをクラスタリングする。 4つの一般的なデータセットに対する最先端のマルチビュークラスタリング手法に対する我々の評価は、ANNの有望なビュー・コンセンサス分析能力を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 109.55325971050154
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conventional multi-view clustering methods seek for a view consensus through minimizing the pairwise discrepancy between the consensus and subviews. However, the pairwise comparison cannot portray the inter-view relationship precisely if some of the subviews can be further agglomerated. To address the above challenge, we propose the agglomerative analysis to approximate the optimal consensus view, thereby describing the subview relationship within a view structure. We present Agglomerative Neural Network (ANN) based on Constrained Laplacian Rank to cluster multi-view data directly while avoiding a dedicated postprocessing step (e.g., using K-means). We further extend ANN with learnable data space to handle data of complex scenarios. Our evaluations against several state-of-the-art multi-view clustering approaches on four popular datasets show the promising view-consensus analysis ability of ANN. We further demonstrate ANN's capability in analyzing complex view structures and extensibility in our case study and explain its robustness and effectiveness of data-driven modifications.
• Abstract（参考訳）: 従来のマルチビュークラスタリング手法は、コンセンサスとサブビューの相互差を最小限にして、ビューコンセンサスを求める。 しかし、このペアワイズ比較は、サブビューの一部がさらに集約された場合、ビュー間の関係を正確に表現することはできない。 上記の課題に対処するために,最適コンセンサスビューを近似する凝集解析を提案し,ビュー構造内のサブビュー関係を記述する。 本稿では,制約付きラプラシアンランクに基づくagglomerative neural network(ann)を,専用のポストプロセッシングステップ(k-meansなど)を避けつつ,マルチビューデータをクラスタ化する。 さらに、複雑なシナリオのデータを扱うために、ANNを学習可能なデータ空間に拡張します。 4つの人気データセットにおける最先端のマルチビュークラスタリングアプローチに対する評価結果から, annのビュー・コンセンサス解析能力が示唆された。 さらに,ANNが複雑なビュー構造と拡張性を解析し,その堅牢性とデータ駆動型修正の有効性を説明する。

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