論文の概要: Effective and Efficient Graph Learning for Multi-view Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.06734v1
• Date: Sun, 15 Aug 2021 13:14:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-17 14:54:46.261450
• Title: Effective and Efficient Graph Learning for Multi-view Clustering
• Title（参考訳）: マルチビュークラスタリングのための効率的かつ効率的なグラフ学習
• Authors: Quanxue Gao, Wei Xia, Xinbo Gao, Dacheng Tao
• Abstract要約: マルチビュークラスタリングのための効率的かつ効率的なグラフ学習モデルを提案する。 本手法はテンソルシャッテンp-ノルムの最小化により異なるビューのグラフ間のビュー類似性を利用する。 提案アルゴリズムは時間経済であり,安定した結果を得るとともに,データサイズによく対応している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 173.8313827799077
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the impressive clustering performance and efficiency in characterizing both the relationship between data and cluster structure, existing graph-based multi-view clustering methods still have the following drawbacks. They suffer from the expensive time burden due to both the construction of graphs and eigen-decomposition of Laplacian matrix, and fail to explore the cluster structure of large-scale data. Moreover, they require a post-processing to get the final clustering, resulting in suboptimal performance. Furthermore, rank of the learned view-consensus graph cannot approximate the target rank. In this paper, drawing the inspiration from the bipartite graph, we propose an effective and efficient graph learning model for multi-view clustering. Specifically, our method exploits the view-similar between graphs of different views by the minimization of tensor Schatten p-norm, which well characterizes both the spatial structure and complementary information embedded in graphs of different views. We learn view-consensus graph with adaptively weighted strategy and connectivity constraint such that the connected components indicates clusters directly. Our proposed algorithm is time-economical and obtains the stable results and scales well with the data size. Extensive experimental results indicate that our method is superior to state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: データとクラスタ構造の両方を特徴付けるのに優れたクラスタリング性能と効率にもかかわらず、既存のグラフベースのマルチビュークラスタリング手法には、次のような欠点がある。 グラフの構築とラプラシア行列の固有分解の両方により、コストのかかる時間的負担に悩まされ、大規模データのクラスタ構造を探索できなかった。 さらに、最終的なクラスタリングを得るためには、後処理が必要である。 さらに、学習されたビュー・コンセンサスグラフのランクは、目標ランクを近似することはできない。 本稿では,両部グラフからインスピレーションを得て,マルチビュークラスタリングのための効率的かつ効率的なグラフ学習モデルを提案する。 具体的には,異なるビューのグラフに埋め込まれた空間構造と補完情報の両方を特徴付けるテンソルシャッテンpノルムの最小化により,異なるビューのグラフ間のビュー類似性を利用する。 我々は、接続されたコンポーネントがクラスタを直接示すように、適応的に重み付けされた戦略と接続制約を持つビューコンセンサスグラフを学習する。 提案手法は時間経済的であり,データサイズに応じて安定した結果とスケールが得られる。 実験結果から,本手法は最先端手法よりも優れていることが示唆された。

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