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题名基于离散指示矩阵优化的多视角图聚类方法
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作者
王念
张炜
崔智高
苏延召
姜柯
李爱华
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机构
火箭军工程大学陕西西安
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出处
《火箭军工程大学学报》
2024年第3期51-59,共9页
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基金
陕西省自然科学基础研究计划(2023-JC-YB-501)。
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文摘
为了解决当前多视角图聚类方法依赖于谱分解而导致计算量高且超参数调优过程繁琐的问题,基于离散指示矩阵优化的方式,提出了一种无超参数的多视角图聚类方法。为了避免谱分解的连续松弛,采用一种超集群策略来高效区分数据的离散集群关系。在优化层面,改进了传统的坐标下降方法,以降低计算复杂度以及实现离散指示矩阵的快速优化。在物体图像、人脸图像、文本数据、手写字体图像中进行了算法性能验证。结果表明:相比于最近常用的多视角图聚类方法,所提方法在聚类精度和运行效率方面具有明显优势。
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关键词
多视角图聚类
离散指示矩阵
超集群策略
坐标下降
谱分解
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Keywords
graph-based multi-view clustering
discrete indicator matrix
supercluster strategy
coordinate descent
spectral decomposition
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于离散指示矩阵优化的多视图子空间聚类算法
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作者
卢志强
莫晓晖
吴松松
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机构
金陵科技学院计算机工程学院
南京邮电大学自动化学院
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出处
《金陵科技学院学报》
2019年第1期11-15,共5页
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基金
国家自然科学基金青年基金项目(KZ0051314056)
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文摘
多视图子空间聚类旨在把一组多源数据按照其底层结构分到对应的子空间。现有的方法局限于只探究多视图之间的公共信息,或者只探究多视图之间的互补信息,容易造成聚类的关键信息缺失。提出一种基于离散指示矩阵优化的多视图子空间聚类的方法,用离散指示矩阵优化用于多视图聚类的邻接矩阵。算法考虑了多视图之间的互补信息,保证在不同视图下聚类的一致性。实验结果表明,提出的算法获得的邻接矩阵块状结构更明显,聚类的准确度更高。
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关键词
公共信息
互补信息
离散指示矩阵
邻接矩阵
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Keywords
common information
complementary information
discrete indicator matrix
affinity matrix
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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