基于多級自表示約束的不完備多視圖聚類

摘要： 針對現(xiàn)有的不完備多視圖聚類方法存在無法準(zhǔn)確利用缺失視圖的潛在信息和未能充分利用視圖間的互補(bǔ)信息以及高階相關(guān)性等問題,提出一種新的基于多級自表示約束的不完備多視圖聚類(CMLC)方法. CMLC利用公共潛在表示來恢復(fù)缺失值,從而有效獲取缺失部分的潛在信息.為了獲得多視圖數(shù)據(jù)的統(tǒng)一低秩表示,CMLC首先通過多級自表示約束捕獲多視圖數(shù)據(jù)內(nèi)部的一致信息和視圖間的互補(bǔ)信息,同時(shí)利用多級誤... （共10頁）

不完備多視圖聚類 一致表示 張量對數(shù)行列式 低秩張量 不完備數(shù)據(jù) 張量分析