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题名消除互补性争议的多视图聚类算法
被引量：1
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作者
赵玉涵
陈松灿
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机构
南京航空航天大学计算机科学与技术学院
模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室(南京航空航天大学)
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出处
《计算机研究与发展》
北大核心
2025年第5期1216-1225,共10页
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基金
航空发动机及燃气轮机重大专项基础研究项目(J2019-IV-0018-0086)
国家自然科学基金项目(62076124)。
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文摘
多视图聚类旨在利用来自不同视图的异构信息发现底层数据结构,并划分样本所属类别.一致性和互补性是影响多视图聚类性能的2个关键要素.一致性强调不同视图间的语义相似性,互补性则强调每个视图内特有信息的相互补充.目前对一致性研究已相对深入,但对互补性研究存在争议,其中一些方法认为一致性和互补性能互助,但仅将二者约束至同一特征空间中实际上造成了二者的冲突.而另一些方法则据此认为应丢弃互补信息,但这又造成信息浪费.直觉上互补性应该存在,贡献在于发现了现有方法没有足够洞悉并触及到互补性的本质,即一致性和互补性并非独立而是相互耦合,结果导致冲突.受此启发,通过解耦实现了2种信息的分离,具体使它们位于不同的特征子空间而非现在的同一特征空间,从而发展出了一种兼顾一致性和互补性的多视图聚类算法,在有效提取出互补信息的同时避免二者冲突.在标准数据集上的对比实验验证了所提算法的有效性.
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关键词
多视图聚类
一致性和互补性
表示解耦
对比学习
伪标记
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Keywords
multi-view clustering
consistency and complementarity
representation disentanglement
contrastive learning
pseudo-labeling
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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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