論文の概要: Deep Matrix Factorization with Adaptive Weights for Multi-View Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02292v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 09:08:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:51:32.340865
• Title: Deep Matrix Factorization with Adaptive Weights for Multi-View Clustering
• Title（参考訳）: 多視点クラスタリングのための適応重み付きDeep Matrix Factorization
• Authors: Yasser Khalafaoui, Basarab Matei, Martino Lovisetto, Nistor Grozavu,
• Abstract要約: DMFAW(Adaptive Weights for Multi-View Clustering)を用いた新しいDeep Matrix Factorizationを提案する。 提案手法は特徴選択を同時に組み込んで局所分割を生成し,クラスタリング結果を向上する。 ベンチマークデータセットの実験では、DMFAWがクラスタリングのパフォーマンスで最先端のメソッドより優れていることが強調されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6037276428689637
• License:
• Abstract: Recently, deep matrix factorization has been established as a powerful model for unsupervised tasks, achieving promising results, especially for multi-view clustering. However, existing methods often lack effective feature selection mechanisms and rely on empirical hyperparameter selection. To address these issues, we introduce a novel Deep Matrix Factorization with Adaptive Weights for Multi-View Clustering (DMFAW). Our method simultaneously incorporates feature selection and generates local partitions, enhancing clustering results. Notably, the features weights are controlled and adjusted by a parameter that is dynamically updated using Control Theory inspired mechanism, which not only improves the model's stability and adaptability to diverse datasets but also accelerates convergence. A late fusion approach is then proposed to align the weighted local partitions with the consensus partition. Finally, the optimization problem is solved via an alternating optimization algorithm with theoretically guaranteed convergence. Extensive experiments on benchmark datasets highlight that DMFAW outperforms state-of-the-art methods in terms of clustering performance.
• Abstract（参考訳）: 近年,教師なしタスクの強力なモデルとして,特にマルチビュークラスタリングにおいて有望な結果が得られた。 しかし、既存の手法では効果的な特徴選択機構が欠如しており、経験的ハイパーパラメータ選択に依存していることが多い。 これらの問題に対処するため,DMFAW (Adaptive Weights for Multi-View Clustering) を用いた新しいDeep Matrix Factorizationを提案する。 提案手法は特徴選択を同時に組み込んで局所分割を生成し,クラスタリング結果を向上する。 特に、特徴重みは、制御理論にインスパイアされたメカニズムを使用して動的に更新されるパラメータによって制御および調整され、モデルの安定性と多様なデータセットへの適応性を改善するだけでなく、収束を加速する。 その後、重み付けされた局所分割とコンセンサス分割を整合させるため、後期融合法が提案される。 最後に、理論的に保証された収束を伴う交互最適化アルゴリズムを用いて最適化問題を解く。 ベンチマークデータセットの大規模な実験は、DMFAWがクラスタリング性能の点で最先端のメソッドより優れていることを強調している。

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