研究现状:属性多视图图聚类(attributed multi-view graph clustering)可分为两类:基于图分析(graph analysis)的方法和基于图嵌入(graph embedding)的方法。基于图分析的方法通过最大化不同视图之间的相互一致性,从而将图划分为组;基于图嵌入的方法主要采用嵌入技术从多视图图数据中学习节点的紧凑表示,随后使用传统的聚类...
其缺点:它们分开了填充和聚类这两个过程,这抑制了两个过程之间的相互协调从而达到最优的聚类结果。 算法内容:每一轮迭代的聚类结果将指引缺失核元素的填补,这将用于后续进一步的聚类,这两个流程交替进行直至收敛。优点:这样填补和聚类过程可以无缝连接,从而达到最佳的聚类效果。 优点:(1)有效解决了多核聚类中出现的...
研究方向是机器学习下的多视图聚类,时常会被实验中所需要对比的benchmark方法,和一些常用的多视图数据集而困扰。 最近因为疫情影响,无法返校去实验室做实验,只能整理一下自己读过的论文和代码,就收集一下多视图聚类(multi-view clustering)的现有不错的文章、代码以及数据集,维护在 https://github.com/wangsiwei2010...
论文作者:邓强,杨燕,王浩 论文类型:应用型论文 论文地址:http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-JSJA201701013.htm 论文时间:2017年 论文内容: 基于多视图K-means算法和聚类集成技术,提出了一种改进的多视图聚类集成算法,其提高了聚类的准确性、鲁棒性和稳定性。 结合分布式处理技术,实现了一种分布式的多...
在这个工作中,我们提出了一个简单而通用的多视图的属性图数据聚类方法:多视图对比图聚类。首先考虑到多视图数据的单个视图的信息可能并不完整,我们的方法希望从多视图数据中学到一个一致图;其次为了去除数据中的噪声同时保留拓扑结构信息,方法中采用图滤波处理原始数据;最后受到对比学习启发,本方法中提出了一个图对比...
论文题目:FPMVS-CAG: 基于一致锚点引导的大规模无参多视图子空间聚类 作者列表:王思为 (国防科大),刘新旺(国防科大),朱信忠(浙江师范大学),张培(国防科大),张毅(国防科大),高峰(北京大学),祝恩 (国防科大) 论文摘要: 多视图聚类通过有效地融合多视图信息,已经引起了人们的广泛关注。虽然现有的工作已经在聚类性能...
论文题目:FPMVS-CAG: 基于一致锚点引导的大规模无参多视图子空间聚类作者列表:王思为 (国防科大),刘新旺(国防科大),朱信忠(浙江师范大学),张培(国防科大),张毅(国防科大),高峰(北京大学),祝恩 (国防科大) 论文摘要:多视图聚类通过有效地融合多视图信息,已经引起了人们的广泛关注。虽然现有的工作已经在聚类性能...
论文链接:https://ieeexplore.ieee.org/document/10167670 代码链接:https://github.com/justsmart/Recformer-mindspore 1.研究背景 众所周知,多视图数据从不同角度刻画观测对象。相比于传统单视图数据,这种异源数据保留了多层次、多维度的语义信息。最近几年,多视图聚类作为一种新颖的表示学习方法,已经引起了广泛的研...