論文の概要: Subspace-Contrastive Multi-View Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06795v1
• Date: Thu, 13 Oct 2022 07:19:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-14 17:02:01.302599
• Title: Subspace-Contrastive Multi-View Clustering
• Title（参考訳）: サブスペースコントラスト型マルチビュークラスタリング
• Authors: Fu Lele, Zhang Lei, Yang Jinghua, Chen Chuan, Zhang Chuanfu, Zheng Zibin
• Abstract要約: 本稿では,SCMC(Subspace-Contrastive Multi-View Clustering)アプローチを提案する。 ビュー固有のオートエンコーダを用いて、元のマルチビューデータを非線形構造を知覚するコンパクトな特徴にマッピングする。 提案モデルの有効性を実証するために,8つの課題データセットに対して比較実験を多数実施する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most multi-view clustering methods are limited by shallow models without sound nonlinear information perception capability, or fail to effectively exploit complementary information hidden in different views. To tackle these issues, we propose a novel Subspace-Contrastive Multi-View Clustering (SCMC) approach. Specifically, SCMC utilizes view-specific auto-encoders to map the original multi-view data into compact features perceiving its nonlinear structures. Considering the large semantic gap of data from different modalities, we employ subspace learning to unify the multi-view data into a joint semantic space, namely the embedded compact features are passed through multiple self-expression layers to learn the subspace representations, respectively. In order to enhance the discriminability and efficiently excavate the complementarity of various subspace representations, we use the contrastive strategy to maximize the similarity between positive pairs while differentiate negative pairs. Thus, a weighted fusion scheme is developed to initially learn a consistent affinity matrix. Furthermore, we employ the graph regularization to encode the local geometric structure within varying subspaces for further fine-tuning the appropriate affinities between instances. To demonstrate the effectiveness of the proposed model, we conduct a large number of comparative experiments on eight challenge datasets, the experimental results show that SCMC outperforms existing shallow and deep multi-view clustering methods.
• Abstract（参考訳）: 多くのマルチビュークラスタリング手法は、音声非線形情報知覚能力のない浅いモデルで制限されているか、あるいは異なるビューに隠された補完的な情報を効果的に活用できない。 これらの課題に対処するため,我々は,SCMC(Subspace-Contrastive Multi-View Clustering)アプローチを提案する。 具体的には、SCMCはビュー固有のオートエンコーダを使用して、元のマルチビューデータを非線形構造を知覚するコンパクトな特徴にマッピングする。 異なるモダリティからのデータの大きなセマンティックギャップを考慮すると、我々はサブスペース学習を用いて、マルチビューデータをジョイントなセマンティック空間に統一し、組込みコンパクトな特徴を複数の自己表現層に渡してサブスペース表現を学習する。 識別性を高め、様々な部分空間表現の相補性を効率的に掘り出すために、負の対を区別しながら正の対間の相似性を最大化するためにコントラスト戦略を用いる。 これにより、最初に一貫した親和行列を学ぶために重み付き融合スキームが開発される。 さらに,任意の部分空間内の局所幾何構造をエンコードするためにグラフ正規化を用い,インスタンス間の適切な親和性をさらに微調整する。 提案モデルの有効性を実証するために,8つのチャレンジデータセットについて,多数の比較実験を行い,実験結果から,scmcが既存の浅層および深層マルチビュークラスタリング法よりも優れていることが判明した。

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