論文の概要: One-Step Late Fusion Multi-view Clustering with Compressed Subspace

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01558v1
• Date: Wed, 3 Jan 2024 06:18:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-04 14:56:50.441352
• Title: One-Step Late Fusion Multi-view Clustering with Compressed Subspace
• Title（参考訳）: 圧縮部分空間を用いた1ステップレイトフュージョンマルチビュークラスタリング
• Authors: Qiyuan Ou, Pei Zhang, Sihang Zhou, En Zhu
• Abstract要約: 圧縮部分空間を用いたワンステップレイトフュージョンマルチビュークラスタリング(OS-LFMVC-CS)という統合フレームワークを提案する。 コンセンサス部分空間を用いて分割行列を整列し、分割融合を最適化し、融合分割行列を用いて離散ラベルの学習を指導する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.70261517292954
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Late fusion multi-view clustering (LFMVC) has become a rapidly growing class of methods in the multi-view clustering (MVC) field, owing to its excellent computational speed and clustering performance. One bottleneck faced by existing late fusion methods is that they are usually aligned to the average kernel function, which makes the clustering performance highly dependent on the quality of datasets. Another problem is that they require subsequent k-means clustering after obtaining the consensus partition matrix to get the final discrete labels, and the resulting separation of the label learning and cluster structure optimization processes limits the integrity of these models. To address the above issues, we propose an integrated framework named One-Step Late Fusion Multi-view Clustering with Compressed Subspace (OS-LFMVC-CS). Specifically, we use the consensus subspace to align the partition matrix while optimizing the partition fusion, and utilize the fused partition matrix to guide the learning of discrete labels. A six-step iterative optimization approach with verified convergence is proposed. Sufficient experiments on multiple datasets validate the effectiveness and efficiency of our proposed method.
• Abstract（参考訳）: 後期核融合型マルチビュークラスタリング(LFMVC)は、計算速度とクラスタリング性能に優れたため、マルチビュークラスタリング(MVC)分野において急速に成長する手法のクラスとなっている。 既存のレイトフュージョン方式が直面するボトルネックの1つは、通常、平均カーネル関数にアライメントされているため、クラスタリングのパフォーマンスはデータセットの品質に大きく依存する。 もう一つの問題は、コンセンサス分割行列を取得して最終的な離散ラベルを得るのにその後のk平均クラスタリングが必要であり、その結果ラベル学習とクラスタ構造最適化プロセスの分離がこれらのモデルの整合性を制限することである。 上記の問題に対処するため,圧縮部分空間を用いたOne-Step Late Fusion Multi-view Clustering (OS-LFMVC-CS) という統合フレームワークを提案する。 具体的には、分割融合を最適化しながら分割行列の調整にコンセンサス部分空間を使用し、融合分割行列を用いて離散ラベルの学習を導く。 検証収束を伴う6段階反復最適化手法を提案する。 複数のデータセットに対する十分な実験により,提案手法の有効性と有効性を検証した。

関連論文リスト

• Instance-Optimal Cluster Recovery in the Labeled Stochastic Block Model [79.46465138631592]
  観測されたラベルを用いてクラスタを復元する効率的なアルゴリズムを考案する。 本稿では,期待値と高い確率でこれらの下位境界との性能を一致させる最初のアルゴリズムであるIACを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-18T08:46:06Z)
• One-step Multi-view Clustering with Diverse Representation [47.41455937479201]
  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。 そこで本研究では,効率の良い最適化アルゴリズムを開発し,その解法について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-08T02:52:24Z)
• Adaptively-weighted Integral Space for Fast Multiview Clustering [54.177846260063966]
  線形複雑度に近い高速マルチビュークラスタリングのための適応重み付き積分空間(AIMC)を提案する。 特に、ビュー生成モデルは、潜在積分空間からのビュー観測を再構成するために設計されている。 いくつかの実世界のデータセットで実施された実験は、提案したAIMC法の優位性を確認した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-25T05:47:39Z)
• Late Fusion Multi-view Clustering via Global and Local Alignment Maximization [61.89218392703043]
  マルチビュークラスタリング(MVC)は、異なるビューからの補完情報を最適に統合し、クラスタリング性能を改善する。 既存のアプローチの多くは、クラスタリングに最適な類似性行列を学ぶために、複数の事前定義された類似性を直接融合する。 これらの問題に対処するために、アライメントを通してレイトフュージョンMVCを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-02T01:49:31Z)
• Enriched Robust Multi-View Kernel Subspace Clustering [5.770309971945476]
  サブスペースクラスタリングは、下位の低次元のサブスペースを見つけ、データポイントを正しくクラスタ化する。 既存の方法の多くは2つの重大な問題に悩まされている。 本稿では,新しいマルチビューサブスペースクラスタリング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-21T03:06:24Z)
• LSEC: Large-scale spectral ensemble clustering [8.545202841051582]
  本稿では,効率と効率のバランスを良くするために,大規模スペクトルアンサンブルクラスタリング(LSEC)手法を提案する。 LSEC法は既存のアンサンブルクラスタリング法よりも計算複雑性が低い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-18T00:42:03Z)
• Multi-view Clustering via Deep Matrix Factorization and Partition Alignment [43.56334737599984]
  本稿では,深層行列分解と分割アライメントによる新しいマルチビュークラスタリングアルゴリズムを提案する。 収束性が証明された最適化問題を解くために交互最適化アルゴリズムを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-01T15:06:57Z)
• Multi-View Spectral Clustering with High-Order Optimal Neighborhood Laplacian Matrix [57.11971786407279]
  マルチビュースペクトルクラスタリングは、データ間の固有のクラスタ構造を効果的に明らかにすることができる。 本稿では,高次最適近傍ラプラシア行列を学習するマルチビュースペクトルクラスタリングアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは, 1次ベースと高次ベースの両方の線形結合の近傍を探索し, 最適ラプラシア行列を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-31T12:28:40Z)
• Unsupervised Multi-view Clustering by Squeezing Hybrid Knowledge from Cross View and Each View [68.88732535086338]
  本稿では,適応グラフ正規化に基づくマルチビュークラスタリング手法を提案する。 5つの多視点ベンチマークの実験結果から,提案手法が他の最先端手法をクリアマージンで上回ることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-23T08:25:06Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。