論文の概要: Joint Multi-view Unsupervised Feature Selection and Graph Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.08247v1
• Date: Mon, 18 Apr 2022 10:50:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-19 20:24:53.180112
• Title: Joint Multi-view Unsupervised Feature Selection and Graph Learning
• Title（参考訳）: 統合多視点教師なし特徴選択とグラフ学習
• Authors: Si-Guo Fang, Dong Huang, Chang-Dong Wang, Yong Tang
• Abstract要約: 本稿では,マルチビュー・アン教師付き特徴選択とグラフ学習を併用する手法を提案する。 クラスタ構造学習と類似性学習を橋渡しするために、クロススペースな局所性保存が組み込まれている。 マルチビュー特徴選択とグラフ学習の両タスクにおいて,本手法の優位性を示す実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.303477722460247
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the recent progress, the existing multi-view unsupervised feature selection methods mostly suffer from two limitations. First, they generally utilize either cluster structure or similarity structure to guide the feature selection, neglecting the possibility of a joint formulation with mutual benefits. Second, they often learn the similarity structure by either global structure learning or local structure learning, lacking the capability of graph learning with both global and local structural awareness. In light of this, this paper presents a joint multi-view unsupervised feature selection and graph learning (JMVFG) approach. Particularly, we formulate the multi-view feature selection with orthogonal decomposition, where each target matrix is decomposed into a view-specific basis matrix and a view-consistent cluster indicator. Cross-space locality preservation is incorporated to bridge the cluster structure learning in the projected space and the similarity learning (i.e., graph learning) in the original space. Further, a unified objective function is presented to enable the simultaneous learning of the cluster structure, the global and local similarity structures, and the multi-view consistency and inconsistency, upon which an alternating optimization algorithm is developed with theoretically proved convergence. Extensive experiments demonstrate the superiority of our approach for both multi-view feature selection and graph learning tasks.
• Abstract（参考訳）: 最近の進歩にもかかわらず、既存のマルチビューの教師なし機能選択メソッドは、ほとんど2つの制限に苦しめられている。 まず、クラスタ構造または類似性構造を用いて特徴選択を誘導し、相互利益を伴う共同定式化の可能性を無視する。 第二に、グローバルな構造学習とローカルな構造学習で類似性構造を学習し、グローバルな構造認識とローカルな構造認識の両方でグラフ学習の能力に欠ける。 そこで本稿では,JMVFG(Jonti-view unsupervised feature selection and graph learning)アプローチについて述べる。 特に,多視点特徴選択を直交分解で定式化し,各対象行列をビュー固有基底行列とビュー一貫性クラスタインジケータに分解する。 クロススペース局所性保存は、投影空間におけるクラスタ構造学習と、元の空間における類似性学習(グラフ学習)とを橋渡しするために組み込まれている。 さらに,クラスタ構造,大域的および局所的類似性構造,多視点整合性と不整合を同時に学習し,理論的に証明された収束により交互最適化アルゴリズムを開発するための統一目的関数を提案する。 大規模実験により,多視点特徴選択とグラフ学習の両課題に対するアプローチの優位性が示された。

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