論文の概要: Fine-grained Graph Learning for Multi-view Subspace Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.04604v1
• Date: Wed, 12 Jan 2022 18:00:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-13 14:50:55.910811
• Title: Fine-grained Graph Learning for Multi-view Subspace Clustering
• Title（参考訳）: マルチビューサブスペースクラスタリングのためのきめ細かいグラフ学習
• Authors: Yidi Wang, Xiaobing Pei, Haoxi Zhan
• Abstract要約: グラフ学習によるマルチビューサブスペースクラスタリングフレームワークを提案する。 提案手法は,SOTAアルゴリズムに匹敵する性能を有することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.436724861363512
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-view subspace clustering has conventionally focused on integrating heterogeneous feature descriptions to capture higher-dimensional information. One popular strategy is to generate a common subspace from different views and then apply graph-based approaches to deal with clustering. However, the performance of these methods is still subject to two limitations, namely the multiple views fusion pattern and the connection between the fusion process and clustering tasks. To address these problems, we propose a novel multi-view subspace clustering framework via fine-grained graph learning, which can tell the consistency of local structures between different views and integrate all views more delicately than previous weight regularizations. Different from other models in the literature, the point-level graph regularization and the reformulation of spectral clustering are introduced to perform graphs fusion and learn the shared cluster structure together. Extensive experiments on five real-world datasets show that the proposed framework has comparable performance to the SOTA algorithms.
• Abstract（参考訳）: マルチビューサブスペースクラスタリングは従来,高次元情報を取得するために異種特徴記述の統合に重点を置いてきた。 一般的な戦略の1つは、異なるビューから共通のサブスペースを生成し、クラスタリングにグラフベースのアプローチを適用することである。 しかし,これらの手法の性能には,マルチビュー融合パターンと,融合プロセスとクラスタリングタスクの関連という2つの制約がある。 これらの問題に対処するために,我々は,異なるビュー間の局所構造の一貫性を把握し,すべてのビューを従来の重み付け正規化よりも繊細に統合する,きめ細かなグラフ学習による,新しいマルチビューサブスペースクラスタリングフレームワークを提案する。 文献における他のモデルとは異なり、グラフ融合を行い、共有クラスタ構造を共に学習するために、点レベルグラフ正規化とスペクトルクラスタリングの再構成を導入する。 5つの実世界のデータセットに対する大規模な実験により、提案フレームワークはSOTAアルゴリズムに匹敵する性能を示した。

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