論文の概要: Multi-view Subspace Clustering Networks with Local and Global Graph
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- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.09323v3
- Date: Wed, 24 Mar 2021 13:17:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-05 22:35:01.585328
- Title: Multi-view Subspace Clustering Networks with Local and Global Graph
Information
- Title(参考訳): ローカルおよびグローバルグラフ情報を用いたマルチビューサブスペースクラスタリングネットワーク
- Authors: Qinghai Zheng, Jihua Zhu, Yuanyuan Ma, Zhongyu Li, Zhiqiang Tian
- Abstract要約: 本研究の目的は、異なる分野や測定値から収集されたデータの基盤となるグループ構造を検討することである。
我々は,MSCNLGと呼ばれる局所グラフ情報とグローバルグラフ情報を備えた,新しいマルチビューサブスペースクラスタリングネットワークを提案する。
エンド・ツー・エンドのトレーニング可能なフレームワークとして、提案手法は複数のビューの貴重な情報を完全に調査する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 19.64977233324484
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This study investigates the problem of multi-view subspace clustering, the
goal of which is to explore the underlying grouping structure of data collected
from different fields or measurements. Since data do not always comply with the
linear subspace models in many real-world applications, most existing
multi-view subspace clustering methods that based on the shallow linear
subspace models may fail in practice. Furthermore, underlying graph information
of multi-view data is always ignored in most existing multi-view subspace
clustering methods. To address aforementioned limitations, we proposed the
novel multi-view subspace clustering networks with local and global graph
information, termed MSCNLG, in this paper. Specifically, autoencoder networks
are employed on multiple views to achieve latent smooth representations that
are suitable for the linear assumption. Simultaneously, by integrating fused
multi-view graph information into self-expressive layers, the proposed MSCNLG
obtains the common shared multi-view subspace representation, which can be used
to get clustering results by employing the standard spectral clustering
algorithm. As an end-to-end trainable framework, the proposed method fully
investigates the valuable information of multiple views. Comprehensive
experiments on six benchmark datasets validate the effectiveness and
superiority of the proposed MSCNLG.
- Abstract(参考訳): 本研究では,多視点サブスペースクラスタリングの問題について検討し,その目的として,異なるフィールドや測定値から収集したデータの下位グループ化構造について検討する。
データは実世界の多くのアプリケーションにおいて線形部分空間モデルに従わないため、浅い線形部分空間モデルに基づく既存のマルチビューサブスペースクラスタリング手法は実際は失敗する可能性がある。
さらに、既存の多くのマルチビューサブスペースクラスタリング手法では、マルチビューデータの基盤となるグラフ情報は無視される。
上記の制限に対処するため,我々は,mscnlgと呼ばれる,ローカルおよびグローバルグラフ情報を用いたマルチビューサブスペースクラスタリングネットワークを提案する。
具体的には,線形仮定に適したスムーズな表現を実現するために,複数のビューにオートエンコーダネットワークを用いる。
同時に、融合されたマルチビューグラフ情報を自己表現層に統合することにより、提案するmscnlgは、標準スペクトルクラスタリングアルゴリズムを用いてクラスタリング結果を得られる共通共有マルチビューサブスペース表現を得る。
エンドツーエンドのトレーニング可能なフレームワークとして、提案手法は複数のビューの貴重な情報を完全に調査する。
6つのベンチマークデータセットに関する総合的な実験は、提案したMSCNLGの有効性と優位性を検証する。
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