論文の概要: One for all: A novel Dual-space Co-training baseline for Large-scale
Multi-View Clustering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15691v1
- Date: Sun, 28 Jan 2024 16:30:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-30 16:48:40.414083
- Title: One for all: A novel Dual-space Co-training baseline for Large-scale
Multi-View Clustering
- Title(参考訳): ひとつは: 大規模マルチビュークラスタリングのための新しいデュアルスペース協調学習ベースライン
- Authors: Zisen Kong, Zhiqiang Fu, Dongxia Chang, Yiming Wang, Yao Zhao
- Abstract要約: 我々は、Dual-space Co-training Large-scale Multi-view Clustering (DSCMC)という新しいマルチビュークラスタリングモデルを提案する。
提案手法の主な目的は,2つの異なる空間における協調学習を活用することにより,クラスタリング性能を向上させることである。
我々のアルゴリズムは近似線形計算複雑性を持ち、大規模データセットへの適用が成功することを保証している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 42.92751228313385
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we propose a novel multi-view clustering model, named
Dual-space Co-training Large-scale Multi-view Clustering (DSCMC). The main
objective of our approach is to enhance the clustering performance by
leveraging co-training in two distinct spaces. In the original space, we learn
a projection matrix to obtain latent consistent anchor graphs from different
views. This process involves capturing the inherent relationships and
structures between data points within each view. Concurrently, we employ a
feature transformation matrix to map samples from various views to a shared
latent space. This transformation facilitates the alignment of information from
multiple views, enabling a comprehensive understanding of the underlying data
distribution. We jointly optimize the construction of the latent consistent
anchor graph and the feature transformation to generate a discriminative anchor
graph. This anchor graph effectively captures the essential characteristics of
the multi-view data and serves as a reliable basis for subsequent clustering
analysis. Moreover, the element-wise method is proposed to avoid the impact of
diverse information between different views. Our algorithm has an approximate
linear computational complexity, which guarantees its successful application on
large-scale datasets. Through experimental validation, we demonstrate that our
method significantly reduces computational complexity while yielding superior
clustering performance compared to existing approaches.
- Abstract(参考訳): 本稿では,Dual-space Co-training Large-scale Multi-view Clustering (DSCMC)という,新しいマルチビュークラスタリングモデルを提案する。
このアプローチの主な目的は,2つの異なる空間でのコトレーニングを活用することで,クラスタリング性能を向上させることである。
元の空間では、異なるビューから潜在一貫したアンカーグラフを得るために射影行列を学ぶ。
このプロセスでは、各ビュー内のデータポイント間の固有の関係と構造をキャプチャする。
同時に、様々なビューからのサンプルを共有潜在空間にマッピングするために、特徴変換行列を用いる。
この変換は複数のビューからの情報のアライメントを促進し、基盤となるデータ分布の包括的な理解を可能にする。
我々は, 潜在一貫性アンカーグラフの構成と特徴変換を共同で最適化し, 識別的アンカーグラフを生成する。
このアンカーグラフは、マルチビューデータの本質的な特性を効果的に捉え、その後のクラスタリング分析の信頼できる基盤となる。
さらに,異なる視点間の多様な情報の影響を避けるために,要素分割法を提案する。
このアルゴリズムは近似線形計算複雑性を持ち,大規模データセットへの適用性が保証される。
実験により,既存の手法に比べてクラスタリング性能が優れており,計算量を大幅に削減できることを示した。
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