論文の概要: Advanced Unsupervised Learning: A Comprehensive Overview of Multi-View Clustering Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.05169v1
• Date: Thu, 04 Dec 2025 16:32:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-13 22:40:56.770544
• Title: Advanced Unsupervised Learning: A Comprehensive Overview of Multi-View Clustering Techniques
• Title（参考訳）: 高度な教師なし学習:マルチビュークラスタリング技術の概要
• Authors: Abdelmalik Moujahid, Fadi Dornaika,
• Abstract要約: マルチビュークラスタリング(Multi-view clustering、MVC)は、教師なしのマルチビュー学習のクラスである。 MVCは、単一ビューメソッドの欠点を補う。 マルチビューデータのセマンティックなリッチな性質は、実用性を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.97758170701855
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Machine learning techniques face numerous challenges to achieve optimal performance. These include computational constraints, the limitations of single-view learning algorithms and the complexity of processing large datasets from different domains, sources or views. In this context, multi-view clustering (MVC), a class of unsupervised multi-view learning, emerges as a powerful approach to overcome these challenges. MVC compensates for the shortcomings of single-view methods and provides a richer data representation and effective solutions for a variety of unsupervised learning tasks. In contrast to traditional single-view approaches, the semantically rich nature of multi-view data increases its practical utility despite its inherent complexity. This survey makes a threefold contribution: (1) a systematic categorization of multi-view clustering methods into well-defined groups, including co-training, co-regularization, subspace, deep learning, kernel-based, anchor-based, and graph-based strategies; (2) an in-depth analysis of their respective strengths, weaknesses, and practical challenges, such as scalability and incomplete data; and (3) a forward-looking discussion of emerging trends, interdisciplinary applications, and future directions in MVC research. This study represents an extensive workload, encompassing the review of over 140 foundational and recent publications, the development of comparative insights on integration strategies such as early fusion, late fusion, and joint learning, and the structured investigation of practical use cases in the areas of healthcare, multimedia, and social network analysis. By integrating these efforts, this work aims to fill existing gaps in MVC research and provide actionable insights for the advancement of the field.
• Abstract（参考訳）: 機械学習技術は、最適なパフォーマンスを達成するために多くの課題に直面します。 これには、計算上の制約、単一ビュー学習アルゴリズムの制限、異なるドメイン、ソースまたはビューからの大規模なデータセットを処理する複雑さが含まれる。 この文脈では、教師なしのマルチビュー学習のクラスであるマルチビュークラスタリング(MVC)が、これらの課題を克服するための強力なアプローチとして現れます。 MVCは、シングルビューメソッドの欠点を補い、さまざまな教師なし学習タスクに対して、よりリッチなデータ表現と効果的なソリューションを提供する。 従来のシングルビューアプローチとは対照的に、マルチビューデータのセマンティックにリッチな性質は、その固有の複雑さにもかかわらず実用性を高める。 この調査は,(1)コトレーニング,コレギュラー化,サブスペース,ディープラーニング,カーネルベース,アンカーベース,グラフベースの戦略,(2)スケーラビリティや不完全なデータなど,それぞれの強み,弱点,実践的課題の詳細な分析,(3)新しいトレンド,学際的応用,MVC研究の今後の方向性といった,明確に定義されたグループへのマルチビュークラスタリング手法の体系的な分類,という3つの貢献を行う。 本研究は,140以上の基礎的および最近の出版物のレビュー,早期融合,後期融合,共同学習などの統合戦略に関する比較知見の展開,医療・マルチメディア・ソーシャルネットワーク分析分野における実践的ユースケースの構造化調査など,幅広い作業負荷を包含する。 これらの取り組みを統合することで、この研究はMVC研究の既存のギャップを埋め、フィールドの進歩に対して実行可能な洞察を提供することを目的としています。

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