基于自步学习的鲁棒多样性多视角聚类
目的 大数据环境下的多视角聚类是一个非常有价值且极具挑战性的问题.现有的适合大规模多视角数据聚类的方法虽然在一定程度上能够克服由于目标函数非凸性导致的局部最小值,但是缺乏对异常点鲁棒性的考虑,且在样本选择过程中忽略了视角多样性.针对以上问题,提出一种基于自步学习的鲁棒多样性多视角聚类模型(RD-MSPL).方法 1)通过在目标函数中引入结构稀疏范数L2,1来建模异常点;2)通过在自步正则项中对样本权值矩阵施加反结构稀疏约束来增加在多个视角下所选择样本的多样性.结果 在Extended Yale B、Notting-Hill、COIL-20和Scene15公开数据集上的实验结果表明:1)在4个数据集上,所提出的RD-MSPL均优于现有的2个最相关多视角聚类方法.与鲁棒多视角聚类方法(RMKMC)相比,聚类准确率分别提升4.9％,4.8％,3.3％和1.3％;与MSPL相比,准确率分别提升7.9％,4.2％,7.1％和6.5％.2)通过自对比实验,证实了所提模型考虑鲁棒性和样本多样性的有效性;3)与单视角以及多个视角简单拼接的实验对比表明,RD-MSPL能够更有效地探索视角之间关联关系.结论 本文提出一种基于自步学习的鲁棒多样性多视角聚类模型,并针对该模型设计了一种高效求解算法.所提方法能够有效克服异常点对聚类性能的影响,在聚类过程中逐步加入不同视角下的多样性样本,在避免局部最小值的同时,能更好地获取不同视角的互补信息.实验结果表明,本文方法优于现有的相关方法.
多视角学习、聚类、自步学习、鲁棒、多样性
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61432008,61472423,U1636220
2019-09-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共11页
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