論文の概要: Partial Multi-View Clustering via Meta-Learning and Contrastive Feature Alignment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09758v1
- Date: Thu, 14 Nov 2024 19:16:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-18 15:38:59.861266
- Title: Partial Multi-View Clustering via Meta-Learning and Contrastive Feature Alignment
- Title（参考訳）: メタラーニングとコントラスト特徴アライメントによる部分的マルチビュークラスタリング
- Authors: BoHao Chen,
- Abstract要約: 部分的マルチビュークラスタリング (PVC) は、実世界のアプリケーションにおけるデータ分析における実用的な研究課題である。
既存のクラスタリング手法は、不完全なビューを効果的に扱うのに苦労し、サブ最適クラスタリング性能に繋がる。
非完全多視点データにおける潜在的特徴の一貫性を最大化することを目的とした、コントラスト学習に基づく新しい双対最適化フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.511433241138702
- License:
- Abstract: Partial multi-view clustering (PVC) presents significant challenges practical research problem for data analysis in real-world applications, especially when some views of the data are partially missing. Existing clustering methods struggle to handle incomplete views effectively, leading to suboptimal clustering performance. In this paper, we propose a novel dual optimization framework based on contrastive learning, which aims to maximize the consistency of latent features in incomplete multi-view data and improve clustering performance through deep learning models. By combining a fine-tuned Vision Transformer and k-nearest neighbors (KNN), we fill in missing views and dynamically adjust view weights using self-supervised learning and meta-learning. Experimental results demonstrate that our framework outperforms state-of-the-art clustering models on the BDGP and HW datasets, particularly in handling complex and incomplete multi-view data.
- Abstract（参考訳）: 部分的マルチビュークラスタリング(PVC)は、実世界のアプリケーションにおいて、特にデータの一部が欠落している場合において、データ解析の実践的な研究上の課題を示す。
既存のクラスタリング手法は、不完全なビューを効果的に扱うのに苦労し、サブ最適クラスタリング性能に繋がる。
本稿では,非完全多視点データにおける潜在特徴の一貫性を最大化し,深層学習モデルによるクラスタリング性能を向上させることを目的とした,コントラスト学習に基づく新しい双対最適化フレームワークを提案する。
微調整されたヴィジュアルトランスフォーマーとKNN(k-nearest neighbors)を組み合わせることで、不足するビューを埋め、自己教師付き学習とメタラーニングを用いて視重を動的に調整する。
実験により,BDGPおよびHWデータセットのクラスタリングモデル,特に複雑かつ不完全なマルチビューデータの処理において,我々のフレームワークは,最先端のクラスタリングモデルよりも優れていることが示された。
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