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基于本质自表示的多视角子空间聚类

  • 2023年06月13日 11:23
  • 典型成果
基于本质自表示的多视角子空间聚类——于晓,刘慧,吴彦,张彩明

中国科学: 信息科学

基于本质自表示的多视角子空间聚类

于晓1,2, 刘慧1,2,3*, 吴彦3, 张彩明2,4

1. 纽约国际967线路测试纽约国际967线路测试, 济南250014, 中国

2. 山东省数字媒体技术重点实验室, 济南250014, 中国

3. Medical Center, Stanford University, Palo Alto 94305, USA

4. 山东大学软件学院, 济南250010, 中国

论文简介

本文提出了一种基于本质自表示的多视角子空间聚类方法(intrinsic self-representation for multi-view subspace clustering, ISMSC),从数据的潜在表示中学习相似度矩阵,并利用数据的自表达特性将所有视角的特征融合成本质表示。然后,本文使用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliersADMM)设计了有效的求解策略对模型进行优化。

算法流程:

4F940

实验结果:

60D3C

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