【摘 要】
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针对在非线性子空间中同时探索多视角数据的互补性与一致性的问题,提出了一种互补与一致的多视角子空间聚类网络C2MSCN。该网络由编码器、自表达层、谱聚类模块和解码器4部分组成。通过编码器将数据映射到潜在的非线性空间,探索多视角数据间复杂的非线性关系;利用自表达层学习多视角共享的自表达系数矩阵和单视角私有的自表达系数矩阵,同时挖掘多视角数据间的互补与一致信息;将系数矩阵供给谱聚类模块以获得聚类标签;通过解码器将自表达数据还原至原始空间。为充分挖掘多视角数据间的互补信息,针对私有自表达系数矩阵加入多样性规范化项
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61573273)。
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针对在非线性子空间中同时探索多视角数据的互补性与一致性的问题,提出了一种互补与一致的多视角子空间聚类网络C2MSCN。该网络由编码器、自表达层、谱聚类模块和解码器4部分组成。通过编码器将数据映射到潜在的非线性空间,探索多视角数据间复杂的非线性关系;利用自表达层学习多视角共享的自表达系数矩阵和单视角私有的自表达系数矩阵,同时挖掘多视角数据间的互补与一致信息;将系数矩阵供给谱聚类模块以获得聚类标签;通过解码器将自表达数据还原至原始空间。为充分挖掘多视角数据间的互补信息,针对私有自表达系数矩阵加入多样性规范化项
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