論文の概要: Tensor-based Graph Learning with Consistency and Specificity for Multi-view Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18393v1
• Date: Wed, 27 Mar 2024 09:30:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 17:37:28.021482
• Title: Tensor-based Graph Learning with Consistency and Specificity for Multi-view Clustering
• Title（参考訳）: マルチビュークラスタリングのための一貫性と特異性を考慮したテンソル型グラフ学習
• Authors: Long Shi, Lei Cao, Yunshan Ye, Yu Zhao, Badong Chen,
• Abstract要約: グラフ学習は多視点クラスタリングにおいて重要な手法として広く認識されている。 マルチビュークラスタリングの一貫性と特異性を同時に検討するテンソルベースのグラフ学習フレームワークを提案する。 実世界のデータセットで行った実験は、いくつかの最先端のマルチビュークラスタリング手法よりも提案手法の優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.925436328405574
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph learning is widely recognized as a crucial technique in multi-view clustering. Existing graph learning methods typically involve constructing an adaptive neighbor graph based on probabilistic neighbors and then learning a consensus graph to for clustering, however, they are confronted with two limitations. Firstly, they often rely on Euclidean distance to measure similarity when constructing the adaptive neighbor graph, which proves inadequate in capturing the intrinsic structure among data points in many real-world scenarios. Secondly, most of these methods focus solely on consensus graph, ignoring view-specific graph information. In response to the aforementioned drawbacks, we in this paper propose a novel tensor-based graph learning framework that simultaneously considers consistency and specificity for multi-view clustering. Specifically, we calculate the similarity distance on the Stiefel manifold to preserve the intrinsic structure among data points. By making an assumption that the learned neighbor graph of each view comprises both a consistent graph and a view-specific graph, we formulate a new tensor-based target graph learning paradigm. Owing to the benefits of tensor singular value decomposition (t-SVD) in uncovering high-order correlations, this model is capable of achieving a complete understanding of the target graph. Furthermore, we develop an iterative algorithm to solve the proposed objective optimization problem. Experiments conducted on real-world datasets have demonstrated the superior performance of the proposed method over some state-of-the-art multi-view clustering methods. The source code has been released on https://github.com/lshi91/CSTGL-Code.
• Abstract（参考訳）: グラフ学習は多視点クラスタリングにおいて重要な手法として広く認識されている。 既存のグラフ学習手法では、確率的隣人に基づいて適応的な隣人グラフを構築し、クラスタリングのためのコンセンサスグラフを学習するが、2つの制限に直面している。 第一に、それらはしばしばユークリッド距離に頼り、アダプティブな隣接グラフを構築する際に類似度を測定するが、これは多くの実世界のシナリオにおいてデータポイント間の本質的な構造を捉えるのに不十分であることを示す。 第2に、これらの手法のほとんどは、ビュー固有のグラフ情報を無視して、コンセンサスグラフにのみフォーカスする。 上記の欠点に対応するために,マルチビュークラスタリングの一貫性と特異性を同時に考慮したテンソルベースのグラフ学習フレームワークを提案する。 具体的には、Stiefel多様体上の類似度距離を計算し、データポイント間の固有構造を保存する。 各ビューの学習した隣接グラフは、一貫したグラフとビュー固有のグラフの両方からなると仮定することにより、新しいテンソルベースのターゲットグラフ学習パラダイムを定式化する。 高次相関を明らかにする際のテンソル特異値分解(t-SVD)の利点により、このモデルは対象グラフの完全な理解を達成することができる。 さらに,提案する目的最適化問題を解くため,反復アルゴリズムを開発した。 実世界のデータセットで行った実験は、いくつかの最先端のマルチビュークラスタリング手法よりも提案手法の優れた性能を示した。 ソースコードはhttps://github.com/lshi91/CSTGL-Codeで公開されている。

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