論文の概要: One-step Multi-view Clustering with Diverse Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05437v1
• Date: Thu, 8 Jun 2023 02:52:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-12 16:03:30.703896
• Title: One-step Multi-view Clustering with Diverse Representation
• Title（参考訳）: 多様な表現を用いたワンステップマルチビュークラスタリング
• Authors: Xinhang Wan, Jiyuan Liu, Jue Wang, Xinwang Liu, Siwei Wang, Yi Wen, Tianjiao Wan, En Zhu
• Abstract要約: 本稿では,多視点学習と$k$-meansを統合フレームワークに組み込んだ一段階のマルチビュークラスタリングを提案する。 各種データセットの総合的な実験により,提案手法の有望なクラスタリング性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.520557031785366
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-view clustering has attracted broad attention due to its capacity to utilize consistent and complementary information among views. Although tremendous progress has been made recently, most existing methods undergo high complexity, preventing them from being applied to large-scale tasks. Multi-view clustering via matrix factorization is a representative to address this issue. However, most of them map the data matrices into a fixed dimension, which limits the expressiveness of the model. Moreover, a range of methods suffer from a two-step process, i.e., multimodal learning and the subsequent $k$-means, inevitably causing a sub-optimal clustering result. In light of this, we propose a one-step multi-view clustering with diverse representation method, which incorporates multi-view learning and $k$-means into a unified framework. Specifically, we first project original data matrices into various latent spaces to attain comprehensive information and auto-weight them in a self-supervised manner. Then we directly use the information matrices under diverse dimensions to obtain consensus discrete clustering labels. The unified work of representation learning and clustering boosts the quality of the final results. Furthermore, we develop an efficient optimization algorithm to solve the resultant problem with proven convergence. Comprehensive experiments on various datasets demonstrate the promising clustering performance of our proposed method.
• Abstract（参考訳）: マルチビュークラスタリングは、ビュー間の一貫性と補完的な情報を活用する能力から、広く注目を集めている。 最近は大きな進歩を遂げているが、既存の手法のほとんどは複雑さが高く、大規模なタスクに適用できない。 行列分解によるマルチビュークラスタリングは、この問題に対処する代表である。 しかし、そのほとんどは、データ行列を一定の次元にマッピングし、モデルの表現性を制限している。 さらに、様々な方法が2段階のプロセス、すなわちマルチモーダル学習とその後の$k$-meansに苦しめられ、必然的に準最適クラスタリング結果を引き起こす。 そこで本研究では,多視点学習と$k$-meansを統合フレームワークに組み込んだ一段階のマルチビュークラスタリングを提案する。 具体的には,独自のデータ行列を様々な潜在空間に投影して包括的情報を取得し,自己教師あり方式で自動重み付けを行う。 次に、多次元情報行列を直接使用して、コンセンサス離散クラスタリングラベルを得る。 表現学習とクラスタリングの統合作業により、最終的な結果の品質が向上する。 さらに,結果の収束性を証明し,効率の良い最適化アルゴリズムを開発した。 各種データセットの総合的な実験により,提案手法の有望なクラスタリング性能を示す。

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