論文の概要: High-dimensional multi-view clustering methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08582v1
• Date: Tue, 14 Mar 2023 11:04:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-16 18:06:21.243520
• Title: High-dimensional multi-view clustering methods
• Title（参考訳）: 高次元マルチビュークラスタリング法
• Authors: Alaeddine Zahir, Khalide Jbilou, Ahmed Ratnani
• Abstract要約: 特にグラフベースのクラスタリングとサブスペースベースのクラスタリングという,2つのカテゴリにおいて,アプローチの検証と比較を行う。 ベンチマークデータセット上で、主要なクラスタリング手法の実験を実施、報告します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-view clustering has been widely used in recent years in comparison to single-view clustering, for clear reasons, as it offers more insights into the data, which has brought with it some challenges, such as how to combine these views or features. Most of recent work in this field focuses mainly on tensor representation instead of treating the data as simple matrices. This permits to deal with the high-order correlation between the data which the based matrix approach struggles to capture. Accordingly, we will examine and compare these approaches, particularly in two categories, namely graph-based clustering and subspace-based clustering. We will conduct and report experiments of the main clustering methods over a benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: マルチビュークラスタリングは、データに対するより多くの洞察を提供し、これらのビューや機能を組み合わせる方法など、いくつかの課題をもたらしているため、シングルビュークラスタリングと比較して、近年広く使用されている。 この分野での最近の研究のほとんどは、データを単純な行列として扱うのではなく、主にテンソル表現に焦点を当てている。 これにより、ベースマトリックスアプローチが捕捉に苦労するデータ間の高次相関を扱うことができる。 したがって、特にグラフベースのクラスタリングとサブスペースベースのクラスタリングという2つのカテゴリでこれらのアプローチを調査し比較する。 ベンチマークデータセット上で,主要なクラスタリング手法の実験を行い,報告する。

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