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IJCAI 2019(CCF-A类会议):Spectral Perturbation Meets Incomplete Multi-view Data

来源:父子共同开发妻子在线观看人工智能研究院   发布者:服务管理办公室     日期:2019年06月03日 16:44   点击数:  

作者:Wang, Hao, Linlin Zong, Bing Liu, Yan Yang, and Wei Zhou.

摘要:现有多视图聚类算法通常隐含一个很强的假设,即每个数据点在所有视图下进行采样。在实际的聚类问题中,一些数据点在某些视图下是缺失的。此问题被称为不完备多视图聚类,其主要挑战是缺失数据的填充和视图之间结果的融合。本文探究谱扰动理论,在扰动风险最小边界和不完备多视图聚类之间建立桥梁,提出一种扰动诱导的不完备多视图聚类方法。该方法的新颖点在于(1)将数据特征缺失转换为数据点间相似度缺失,并提出一种有效的相似度填充方法,减小特征缺失带来的风险;(2) 利用图谱理论,指出谱扰动边界最小化等同于不同视图间融合结果最大化,从而给出融合机制的一个可靠准则。

论文链接:https://arxiv.org/pdf/1906.00098.pdf