维度自适应潜在表示模型

多视图聚类性能领先

通过零空间投影和归一化双曲张量秩，摆脱了人工选择潜在空间维度的依赖，并充分挖掘视图间高阶相关性与视图内结构信息。

Zhu, Gang · 韩立新 · 严洪 · Zhu, Jun

Neural Networks 2026

技术优势

不用手动选维度

零空间投影框架自动确定潜在空间维度，消除人工调参负担。

捕获视图间高阶相关性

改进的归一化双曲张量秩方法更好利用多视图数据间的高阶关联。

增强视图内结构建模

弹性结构正则化捕获视图内多层级结构信息，提升表示能力。

应用场景

• 多视图聚类：直接用于多源数据聚类，无需手工设定维度。
• 无监督表示学习：自动学习无标签多视图数据的统一表示。
• 高维数据分析：在高维观测中提取低维判别特征。