Title of Paper:基于多视图矩阵分解的聚类分析

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Date of Publication:2018-04-18

Journal:自动化学报

Included Journals:PKU

Volume:44

Issue:12

Page Number:2160-2169

ISSN No.:0254-4156

Key Words:多视图学习;聚类;矩阵分解;局部结构正则化

Abstract:在计算机视觉和模式识别领域, 随着多源信息越来越多, 图像的描述方法也越来越丰富, 多视图学习方法能更充分利用这种多源信息, 进而提高聚类的准确率.因此, 本文提出了两种基于多视图学习的方法:MultiGNMF和MultiGSemiNMF方法.该方法是在矩阵分解的基础之上, 结合以往多视图学习的框架准则, 并利用了样本的局部结构形成的. MultiGNMF和MultiGSemiNMF算法不仅能学习视图间的互补信息, 同时能保持样本的空间结构.但是, MultiGNMF算法只适用于非负的特征矩阵.因此, 考虑到SemiNMF算法相对于NMF算法具有更大的扩展性, 结合多视图学习的框架, 本文又提出了多视图学习的MultiGSemiNMF算法.实验结果证实了这两种方法有较好的性能.