吉林大学学报(理学版) ›› 2025, Vol. 63 ›› Issue (2): 499-0512.

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基于多样性和谱嵌入的张量多视图子空间聚类

张沙沙, 王长鹏   

  1. 长安大学 理学院, 西安 710064
  • 收稿日期:2024-04-17 出版日期:2025-03-26 发布日期:2025-03-26
  • 通讯作者: 王长鹏 E-mail:cpwang@chd.edu.cn

Tensor Multi-view Subspace Clustering Based on Diversity and Spectral Embedding

ZHANG Shasha, WANG Changpeng   

  1. School of Sciences, Chang’an University, Xi’an 710064, China
  • Received:2024-04-17 Online:2025-03-26 Published:2025-03-26

摘要: 针对如何有效利用多视图的多样性信息和高阶信息, 并建立系数矩阵的学习过程与谱聚类之间联系的问题, 提出一种基于多样性和谱嵌入的张量多视图子空间聚类算法. 首先, 在自表示张量部分采用张量自适应对数行列式正则化, 从而能根据奇异值的大小自适应地选择逼近函数. 其次, 采用Hilbert-Schmidt独立准则衡量多样性, 以确保不同视图的系数表示矩阵具有足够的多样性. 再次, 为避免谱聚类过程的独立进行, 将其引入模型中联合学习, 使低秩张量学习、 多样性学习和谱嵌入学习在一个统一的框架内进行. 最后, 通过在5个真实数据集上与10种优秀算法进行比较, 验证了该算法在提升聚类性能方面的有效性.

关键词: 多视图子空间聚类, 张量自适应对数行列式, 多样性, 谱嵌入, Hilbert-Schmidt独立准则

Abstract:

Key words: multi-view subspace clustering, tensor adaptive log-determinant, diversity, spectral embedding, Hilbert-Schmidt independence criterion

中图分类号: 

  • TP391.4