論文の概要: Joint Tensor and Inter-View Low-Rank Recovery for Incomplete Multiview Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.02449v1
• Date: Tue, 04 Mar 2025 09:50:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:16:19.301999
• Title: Joint Tensor and Inter-View Low-Rank Recovery for Incomplete Multiview Clustering
• Title（参考訳）: 不完全なマルチビュークラスタリングのためのジョイントテンソルとビュー間低ランク回復
• Authors: Jianyu Wang, Zhengqiao Zhao, Nicolas Dobigeon, Jingdong Chen,
• Abstract要約: 本稿では、不完全なマルチビュークラスタリングのための新しいジョイントテンソルとビュー間低ランクリカバリ(JTIV-LRR)を提案する。 クラスタリングの精度とロバスト性は最先端の手法に比べて大幅に改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.261304932451544
• License:
• Abstract: Incomplete multiview clustering (IMVC) has gained significant attention for its effectiveness in handling missing sample challenges across various views in real-world multiview clustering applications. Most IMVC approaches tackle this problem by either learning consensus representations from available views or reconstructing missing samples using the underlying manifold structure. However, the reconstruction of learned similarity graph tensor in prior studies only exploits the low-tubal-rank information, neglecting the exploration of inter-view correlations. This paper propose a novel joint tensor and inter-view low-rank Recovery (JTIV-LRR), framing IMVC as a joint optimization problem that integrates incomplete similarity graph learning and tensor representation recovery. By leveraging both intra-view and inter-view low rank information, the method achieves robust estimation of the complete similarity graph tensor through sparse noise removal and low-tubal-rank constraints along different modes. Extensive experiments on both synthetic and real-world datasets demonstrate the superiority of the proposed approach, achieving significant improvements in clustering accuracy and robustness compared to state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 不完全なマルチビュークラスタリング(IMVC)は、実世界のマルチビュークラスタリングアプリケーションにおいて、様々な視点で欠落したサンプル問題に対処する効果において大きな注目を集めている。 ほとんどのIMVCアプローチは、利用可能なビューからコンセンサス表現を学習するか、基礎となる多様体構造を用いて欠落したサンプルを再構築することでこの問題に対処する。 しかし、先行研究における学習類似性グラフテンソルの再構成は、視間相関の探索を無視して、低ツバルランク情報のみを利用する。 本稿では、不完全類似性グラフ学習とテンソル表現回復を統合した共同最適化問題として、IMVCをフレーミングする、新しいジョイントテンソルとインタービューローランクリカバリ(JTIV-LRR)を提案する。 ビュー内およびビュー間の両方の低ランク情報を活用することにより、疎雑音除去と異なるモードに沿った低階制約による完全類似性グラフテンソルのロバストな推定を実現する。 合成と実世界の両方のデータセットに対する大規模な実験は、提案手法の優位性を実証し、最先端の手法と比較してクラスタリング精度とロバスト性を大幅に改善した。

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