論文の概要: An Adaptive Framework for Multi-View Clustering Leveraging Conditional Entropy Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17647v1
- Date: Mon, 23 Dec 2024 15:21:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 15:59:00.072036
- Title: An Adaptive Framework for Multi-View Clustering Leveraging Conditional Entropy Optimization
- Title（参考訳）: 条件付きエントロピー最適化を利用したマルチビュークラスタリングのための適応フレームワーク
- Authors: Lijian Li,
- Abstract要約: マルチビュークラスタリング(MVC)は、データから貴重な洞察を抽出する強力な手法として登場した。
既存のMVCメソッドは、ビュー間の一貫性と補完性を効果的に定量化するのに苦労しています。
本稿では,適応重み付けアルゴリズムとパラメータ分離深度モデルを統合する新しいフレームワークCE-MVCを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Multi-view clustering (MVC) has emerged as a powerful technique for extracting valuable insights from data characterized by multiple perspectives or modalities. Despite significant advancements, existing MVC methods struggle with effectively quantifying the consistency and complementarity among views, and are particularly susceptible to the adverse effects of noisy views, known as the Noisy-View Drawback (NVD). To address these challenges, we propose CE-MVC, a novel framework that integrates an adaptive weighting algorithm with a parameter-decoupled deep model. Leveraging the concept of conditional entropy and normalized mutual information, CE-MVC quantitatively assesses and weights the informative contribution of each view, facilitating the construction of robust unified representations. The parameter-decoupled design enables independent processing of each view, effectively mitigating the influence of noise and enhancing overall clustering performance. Extensive experiments demonstrate that CE-MVC outperforms existing approaches, offering a more resilient and accurate solution for multi-view clustering tasks.
- Abstract（参考訳）: マルチビュークラスタリング(MVC)は、複数の視点やモダリティによって特徴づけられるデータから貴重な洞察を抽出する強力な手法として登場した。
大幅な進歩にもかかわらず、既存のMVCメソッドはビュー間の一貫性と相補性を効果的に定量化するのに苦労しており、特にノイズの多いビューの悪影響を受けやすい。
これらの課題に対処するために,適応重み付けアルゴリズムとパラメータ分離深度モデルを統合する新しいフレームワークCE-MVCを提案する。
条件付きエントロピーの概念と正規化された相互情報を活用して、CE-MVCは各ビューの情報的貢献を定量的に評価し、重み付けし、堅牢な統一表現の構築を容易にする。
パラメータ分離設計は、各ビューの独立処理を可能にし、ノイズの影響を効果的に軽減し、全体的なクラスタリング性能を向上させる。
CE-MVCは既存のアプローチよりも優れており、マルチビュークラスタリングタスクに対してよりレジリエントで正確なソリューションを提供する。
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