論文の概要: Error-Robust Multi-View Clustering: Progress, Challenges and
Opportunities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.03058v1
- Date: Fri, 7 May 2021 04:03:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-10 12:26:27.565410
- Title: Error-Robust Multi-View Clustering: Progress, Challenges and
Opportunities
- Title（参考訳）: Error-Robust Multi-View Clustering: 進展、課題、機会
- Authors: Mehrnaz Najafi and Lifang He and Philip S. Yu
- Abstract要約: ラベル情報は取得に費用がかかることが多いため、マルチビュークラスタリングが注目されている。
明示的なエラー除去定式化によるエラーロバストマルチビュークラスタリングアプローチは、5つの広範な研究カテゴリに構成できる。
この調査は、マルチビューデータに対するエラーロストクラスタリングの最近の進歩を要約し、レビューする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.54503077766171
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With recent advances in data collection from multiple sources, multi-view
data has received significant attention. In multi-view data, each view
represents a different perspective of data. Since label information is often
expensive to acquire, multi-view clustering has gained growing interest, which
aims to obtain better clustering solution by exploiting complementary and
consistent information across all views rather than only using an individual
view. Due to inevitable sensor failures, data in each view may contain error.
Error often exhibits as noise or feature-specific corruptions or outliers.
Multi-view data may contain any or combination of these error types. Blindly
clustering multi-view data i.e., without considering possible error in view(s)
could significantly degrade the performance. The goal of error-robust
multi-view clustering is to obtain useful outcome even if the multi-view data
is corrupted. Existing error-robust multi-view clustering approaches with
explicit error removal formulation can be structured into five broad research
categories - sparsity norm based approaches, graph based methods, subspace
based learning approaches, deep learning based methods and hybrid approaches,
this survey summarizes and reviews recent advances in error-robust clustering
for multi-view data. Finally, we highlight the challenges and provide future
research opportunities.
- Abstract（参考訳）: 近年、複数のソースからのデータ収集が進歩し、マルチビューデータが注目されている。
マルチビューデータでは、各ビューはデータの異なる視点を表している。
ラベル情報を取得するのにはしばしばコストがかかるため、マルチビュークラスタリングは、個々のビューだけでなく、すべてのビューに相補的で一貫した情報を活用することにより、より優れたクラスタリングソリューションを得ることを目的としている。
センサーの故障が避けられないため、各ビューのデータはエラーを含む可能性がある。
エラーは、しばしばノイズ、特徴特異的な汚職または外れ値として現れる。
マルチビューデータはこれらのエラータイプのいずれかまたは組み合わせを含むことができる。
盲目的にクラスタリングするマルチビューデータ、すなわちビューのエラーを考慮せずに、パフォーマンスを著しく低下させることができる。
マルチビュークラスタリングの目標は、マルチビューデータが破損しても有用な結果を得ることである。
既存のエラーロストなマルチビュークラスタリング手法と明示的なエラー除去の定式化は,5つの広い研究カテゴリ – 空間ノルムベースのアプローチ,グラフベースの手法,サブスペースベースの学習アプローチ,ディープラーニングベースの手法,ハイブリッドアプローチ – に構成することができる。
最後に,課題を強調し,今後の研究機会を提供する。
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