多视图聚类高效
一种基于Kolmogorov-Arnold网络的自适应激活函数编码器，可替代传统线性堆叠结构，在多视图聚类中学习到更具判别力的特征表示。
Yifan, Zhang · 王勇 · 卢桂馥 · 高翠芸 · 崔林 · Zizhuang, Ma
Expert Systems with Applications 2025
基于 KAN 的编码器在训练中自适应地匹配各数据集的激活函数，不再依赖人工选定的固定函数。
对比融合模块同时考虑视图间的差异和相似性，获得更全面的特征表示以提升聚类。
在多个数据集上的大量实验表明，该方法性能优于最新的深度多视图聚类算法。