論文の概要: Smoothed Multi-View Subspace Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.09875v1
• Date: Fri, 18 Jun 2021 02:24:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-21 14:25:00.508995
• Title: Smoothed Multi-View Subspace Clustering
• Title（参考訳）: smoothed multi-view subspace clustering
• Authors: Peng Chen, Liang Liu, Zhengrui Ma, Zhao Kang
• Abstract要約: 本研究では,スムーズなマルチビューサブスペースクラスタリング(SMVSC)という新しいマルチビュークラスタリング手法を提案する。 グラフフィルタリングという新しい手法を用いて、各ビューのスムーズな表現を得る。 ベンチマークデータセットの実験は、我々のアプローチの優位性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.77544837600836
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In recent years, multi-view subspace clustering has achieved impressive performance due to the exploitation of complementary imformation across multiple views. However, multi-view data can be very complicated and are not easy to cluster in real-world applications. Most existing methods operate on raw data and may not obtain the optimal solution. In this work, we propose a novel multi-view clustering method named smoothed multi-view subspace clustering (SMVSC) by employing a novel technique, i.e., graph filtering, to obtain a smooth representation for each view, in which similar data points have similar feature values. Specifically, it retains the graph geometric features through applying a low-pass filter. Consequently, it produces a ``clustering-friendly" representation and greatly facilitates the downstream clustering task. Extensive experiments on benchmark datasets validate the superiority of our approach. Analysis shows that graph filtering increases the separability of classes.
• Abstract（参考訳）: 近年のマルチビューサブスペースクラスタリングは,複数のビューにまたがる補完的な情報の利用により,優れたパフォーマンスを達成している。 しかし、マルチビューデータは非常に複雑で、現実世界のアプリケーションでは簡単にクラスタ化できない。 ほとんどの既存手法は生データで動作し、最適解を得ることができない。 本研究では,SMVSC (S smoothed Multi-view subspace clustering) と呼ばれる新しいマルチビュークラスタリング手法を提案する。 具体的には、ローパスフィルタを適用してグラフ幾何学的特徴を保持する。 その結果、 ``clustering-friendly" 表現を生成し、ダウンストリームのクラスタリングタスクを大いに促進します。 ベンチマークデータセットに関する広範囲な実験は、我々のアプローチの優位性を検証する。 分析によると、グラフフィルタリングはクラスの分離性を高める。

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