論文の概要: Anchor Learning with Potential Cluster Constraints for Multi-view Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16519v1
• Date: Sat, 21 Dec 2024 07:43:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:58:44.146536
• Title: Anchor Learning with Potential Cluster Constraints for Multi-view Clustering
• Title（参考訳）: 多視点クラスタリングのためのポテンシャルクラスタ制約を用いたアンカー学習
• Authors: Yawei Chen, Huibing Wang, Jinjia Peng, Yang Wang,
• Abstract要約: Anchor-based multi-view clustering (MVC) は、その効率性から注目されている。 本稿では,マルチビュークラスタリング (ALPC) 法に対する潜在的クラスタ制約付きアンカーラーニング法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.536710289572552
• License:
• Abstract: Anchor-based multi-view clustering (MVC) has received extensive attention due to its efficient performance. Existing methods only focus on how to dynamically learn anchors from the original data and simultaneously construct anchor graphs describing the relationships between samples and perform clustering, while ignoring the reality of anchors, i.e., high-quality anchors should be generated uniformly from different clusters of data rather than scattered outside the clusters. To deal with this problem, we propose a noval method termed Anchor Learning with Potential Cluster Constraints for Multi-view Clustering (ALPC) method. Specifically, ALPC first establishes a shared latent semantic module to constrain anchors to be generated from specific clusters, and subsequently, ALPC improves the representativeness and discriminability of anchors by adapting the anchor graph to capture the common clustering center of mass from samples and anchors, respectively. Finally, ALPC combines anchor learning and graph construction into a unified framework for collaborative learning and mutual optimization to improve the clustering performance. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of our proposed method compared to some state-of-the-art MVC methods. Our source code is available at https://github.com/whbdmu/ALPC.
• Abstract（参考訳）: Anchor-based multi-view clustering (MVC) はその効率性から注目されている。 既存の手法では、元のデータからアンカーを動的に学習し、サンプル間の関係を記述したアンカーグラフを同時に構築すると同時に、アンカーの現実を無視している。 この問題に対処するため,多視点クラスタリング法(ALPC)のための潜在的クラスタ制約付きアンカーラーニング法を提案する。 具体的には、ALPCはまず、特定のクラスタから生成されるアンカーを制約する共有潜在セマンティックモジュールを確立し、その後、アンカーグラフに適応して、アンカーとアンカーの共通クラスタリング中心をそれぞれキャプチャすることで、アンカーの表現性と識別性を改善する。 最後に、ALPCはアンカー学習とグラフ構築を協調学習と相互最適化のための統合フレームワークに統合し、クラスタリング性能を向上させる。 提案手法の有効性を,最新のMVC法と比較した実験により検証した。 ソースコードはhttps://github.com/whbdmu/ALPC.comで公開されています。

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