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基于高阶图融合的多视图聚类算法
1
作者
尤运宁
唐厂
+4 位作者
刘新旺
邹鑫
刘袁缘
蒋良孝
张长青
《中国科学：信息科学》
CSCD
北大核心
2024年第9期2098-2115,共18页
基于图的多视图聚类算法通过探索样本点之间的邻近关系,受到了广泛的关注.尽管在实际应用中已经取得了较好的聚类性能,但是观察到大多数算法只是利用一阶邻近关系去构建相似图,这导致信息探索不足和多视图数据表征能力下降.为了解决这...
基于图的多视图聚类算法通过探索样本点之间的邻近关系,受到了广泛的关注.尽管在实际应用中已经取得了较好的聚类性能,但是观察到大多数算法只是利用一阶邻近关系去构建相似图,这导致信息探索不足和多视图数据表征能力下降.为了解决这个挑战,本文提出了一种新颖的基于高阶图融合的多视图聚类算法(high-order graph fusion for multi-view clustering,HCDMC).具体地,所提出的算法通过一种新颖的隐式权重学习策略,从每个视图对应的一阶和二阶邻近图中学习相应的高阶图.引入希尔伯特-施密特(Hilbert-Schmidt)独立性准则作为一种差异性正则化项,旨在加强一致性高阶图的互补信息.最后,对学习到的一致性高阶图施加连通性约束,直接得到聚类标签矩阵,无需任何后处理步骤.使用交替方向乘子法去解决模型的优化问题.在6个真实的数据集上进行了一系列的实验,相较于最新的算法,本文提出的算法具有更好的聚类性能.
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关键词
多视图聚类
高阶图
图结构学习
图融合
差异性
正则
化
原文传递
题名
基于高阶图融合的多视图聚类算法
1
作者
尤运宁
唐厂
刘新旺
邹鑫
刘袁缘
蒋良孝
张长青
机构
中国地质大学(武汉)计算机学院
国防科技大学计算机学院
天津大学智能与计算学部
出处
《中国科学：信息科学》
CSCD
北大核心
2024年第9期2098-2115,共18页
基金
国家自然科学基金面上项目(批准号:62076228,62476258)
国家杰出青年科学基金项目(批准号:62325604)资助。
文摘
基于图的多视图聚类算法通过探索样本点之间的邻近关系,受到了广泛的关注.尽管在实际应用中已经取得了较好的聚类性能,但是观察到大多数算法只是利用一阶邻近关系去构建相似图,这导致信息探索不足和多视图数据表征能力下降.为了解决这个挑战,本文提出了一种新颖的基于高阶图融合的多视图聚类算法(high-order graph fusion for multi-view clustering,HCDMC).具体地,所提出的算法通过一种新颖的隐式权重学习策略,从每个视图对应的一阶和二阶邻近图中学习相应的高阶图.引入希尔伯特-施密特(Hilbert-Schmidt)独立性准则作为一种差异性正则化项,旨在加强一致性高阶图的互补信息.最后,对学习到的一致性高阶图施加连通性约束,直接得到聚类标签矩阵,无需任何后处理步骤.使用交替方向乘子法去解决模型的优化问题.在6个真实的数据集上进行了一系列的实验,相较于最新的算法,本文提出的算法具有更好的聚类性能.
关键词
多视图聚类
高阶图
图结构学习
图融合
差异性
正则
化
Keywords
multi-view clustering
high-order graph
graph structure learning
graph fusion
diversity regularization
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于高阶图融合的多视图聚类算法
尤运宁
唐厂
刘新旺
邹鑫
刘袁缘
蒋良孝
张长青
《中国科学：信息科学》
CSCD
北大核心
2024
0
原文传递
已选择
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