基于本质自表示的多视角子空间聚类

摘要：

大数据时代,针对高维数据的聚类分析已成为数据挖掘的热点和难点问题,与此同时,近年来数据获取方式的重大变革推动了多视角研究快速兴起.多视角子空间聚类能够针对高维数据进行聚类,已成为目前聚类研究的一个重要分支.然而,现有部分方法直接从原始数据学习相似度矩阵,极易受到数据中噪声的影响.因此,本文提出了一种基于本质自表示的多视角子空间聚类方法(intrinsic self-representation for multi-view subspace clustering,ISMSC),从数据的潜在表示中学习相似度矩阵,并利用数据的自表达特性将所有视角的特征融合成本质表示.然后,本文使用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)设计了有效的求解策略对模型进行优化.最后,将ISMSC在人造数据集和8个真实基准数据集上的实验结果与9种基准方法进行了对比,结果表明了模型的鲁棒性和有效性.

关键词：多视;聚类;子空间;谱聚类;稀疏

所属期刊栏目：51

资助基金：国家自然科学基金;山东省重点研发计划

在线出版日期：2021-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：1625-1639