論文の概要: Multi-view Clustering via Deep Matrix Factorization and Partition Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.00277v1
• Date: Sat, 1 May 2021 15:06:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-05 06:35:47.138161
• Title: Multi-view Clustering via Deep Matrix Factorization and Partition Alignment
• Title（参考訳）: Deep Matrix FactorizationとPartition Alignmentによるマルチビュークラスタリング
• Authors: Chen Zhang, Siwei Wang, Jiyuan Liu, Sihang Zhou, Pei Zhang, Xinwang Liu, En Zhu, Changwang Zhang
• Abstract要約: 本稿では,深層行列分解と分割アライメントによる新しいマルチビュークラスタリングアルゴリズムを提案する。 収束性が証明された最適化問題を解くために交互最適化アルゴリズムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.56334737599984
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-view clustering (MVC) has been extensively studied to collect multiple source information in recent years. One typical type of MVC methods is based on matrix factorization to effectively perform dimension reduction and clustering. However, the existing approaches can be further improved with following considerations: i) The current one-layer matrix factorization framework cannot fully exploit the useful data representations. ii) Most algorithms only focus on the shared information while ignore the view-specific structure leading to suboptimal solutions. iii) The partition level information has not been utilized in existing work. To solve the above issues, we propose a novel multi-view clustering algorithm via deep matrix decomposition and partition alignment. To be specific, the partition representations of each view are obtained through deep matrix decomposition, and then are jointly utilized with the optimal partition representation for fusing multi-view information. Finally, an alternating optimization algorithm is developed to solve the optimization problem with proven convergence. The comprehensive experimental results conducted on six benchmark multi-view datasets clearly demonstrates the effectiveness of the proposed algorithm against the SOTA methods.
• Abstract（参考訳）: マルチビュークラスタリング(MVC)は近年,複数のソース情報を収集するために広く研究されている。 典型的なMVC手法の1つのタイプは、次元の縮小とクラスタリングを効果的に行うための行列分解に基づいている。 しかし、既存のアプローチは以下の考慮でさらに改善することができる: i) 現在の一層行列分解フレームワークは、有用なデータ表現を完全に活用することはできない。 ii)ほとんどのアルゴリズムは共有情報のみに焦点をあてるが、サブ最適解につながるビュー固有の構造は無視する。 三 分割レベル情報は、既存業務において利用されていない。 上記の課題を解決するために,深層行列分解と分割アライメントを用いた新しいマルチビュークラスタリングアルゴリズムを提案する。 具体的には、ディープマトリクス分解により各ビューのパーティション表現を求め、マルチビュー情報を用いた最適なパーティション表現と共同で利用する。 最後に,収束性が証明された最適化問題を解くために交互最適化アルゴリズムを開発した。 6つのベンチマーク・マルチビュー・データセットを用いた総合的な実験結果から,SOTA法に対する提案アルゴリズムの有効性が明らかとなった。

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