論文の概要: Enhanced Latent Multi-view Subspace Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14763v1
• Date: Fri, 22 Dec 2023 15:28:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-25 14:41:58.547211
• Title: Enhanced Latent Multi-view Subspace Clustering
• Title（参考訳）: 拡張された潜在マルチビューサブスペースクラスタリング
• Authors: Long Shi, Lei Cao, Jun Wang, Badong Chen
• Abstract要約: 潜在空間表現を復元するための拡張潜在多視点サブスペースクラスタリング(ELMSC)手法を提案する。 提案するELMSCは,最先端のマルチビュークラスタリング手法よりも高いクラスタリング性能を実現することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.685831645018528
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Latent multi-view subspace clustering has been demonstrated to have desirable clustering performance. However, the original latent representation method vertically concatenates the data matrices from multiple views into a single matrix along the direction of dimensionality to recover the latent representation matrix, which may result in an incomplete information recovery. To fully recover the latent space representation, we in this paper propose an Enhanced Latent Multi-view Subspace Clustering (ELMSC) method. The ELMSC method involves constructing an augmented data matrix that enhances the representation of multi-view data. Specifically, we stack the data matrices from various views into the block-diagonal locations of the augmented matrix to exploit the complementary information. Meanwhile, the non-block-diagonal entries are composed based on the similarity between different views to capture the consistent information. In addition, we enforce a sparse regularization for the non-diagonal blocks of the augmented self-representation matrix to avoid redundant calculations of consistency information. Finally, a novel iterative algorithm based on the framework of Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) is developed to solve the optimization problem for ELMSC. Extensive experiments on real-world datasets demonstrate that our proposed ELMSC is able to achieve higher clustering performance than some state-of-art multi-view clustering methods.
• Abstract（参考訳）: 潜在マルチビューサブスペースクラスタリングは、望ましいクラスタリング性能を持つことが示されている。 しかし、元の潜在表現法は、データ行列を複数のビューから次元方向に沿って単一の行列に垂直に結合し、潜在表現行列を復元し、不完全な情報回復をもたらす可能性がある。 本稿では,潜在空間表現を完全に回復するために,拡張潜在多視点サブスペースクラスタリング(ELMSC)法を提案する。 elmsc法は、マルチビューデータの表現を強化する拡張データマトリックスを構築することを含む。 具体的には、様々なビューから拡張マトリックスのブロック対角位置へデータ行列を積み重ねて補完情報を利用する。 一方、非ブロック対角エントリは、異なるビュー間の類似性に基づいて構成され、一貫した情報をキャプチャする。 さらに,拡張自己表現行列の非対角ブロックに対するスパース正規化を適用し,一貫性情報の冗長な計算を回避する。 最後に,ALMM(Alternating Direction Method of Multipliers)の枠組みに基づく新しい反復アルゴリズムを開発し,EMMSCの最適化問題を解く。 実世界のデータセットに関する広範囲な実験により,提案するelmscが,最先端のマルチビュークラスタリング手法よりも高いクラスタリング性能を実現することを実証した。

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