多视图聚类网络

结构与特征协同学习

该模型同时学习样本间的结构和特征,通过交替优化显著提升多视图聚类精度。

阎维青 · Gu, Meiqi · Jinlai, Ren · 岳广辉 · 刘兆伟 · 徐金东 · Lin, Weisi

Information Fusion 2023

技术优势

特征学习去噪

通过数据伪标签引导投影方向,获得的表示抑制了原始数据中的噪声和冗余特征。

结构特征协同

流形正则化建立数据结构和学习到的表示之间的关系,使二者在交替优化中相互促进。

多视图共识结构

通过带权重张量核范数约束的稀疏子空间结构学习,从多个视图获得一致的共识结构信息。

应用场景