改进的自步深度不完备多视图聚类

随着数据量的增大,多视图聚类中出现带有缺失视图数据的情况愈发常见,此问题被称为不完备多视图聚类,而引入深度模型进行聚类通常可以获得比浅层模型更为出色的表现。本文提出一种新颖的深度不完备多视图聚类模型,称为改进的自步深度不完备多视图聚类。在该模型中,充分考虑多视图数据之间的互补性,利用基于多视图特性的最近邻填充方案将缺失视图补全。使用多个自编码器分别获取多个视图数据的低维潜在特征,同时引入图嵌入策略保持潜在特征之间的几何结构。运用一致性原则将来自不同的视图潜在特征融合以获得一致潜在特征,在此基础上运用自步学习的方法来增强聚类效果。实验结果表明,对比现有的不完备多视图聚类模型,本文模型可以更加灵活且高效地应对各种不完备多视图聚类情况,提升了不完备多视图聚类的鲁棒性与表现效果。     

面向不完整多视图聚类的深度互信息最大化方法

多视图聚类是无监督学习领域研究热点之一,近年来涌现出许多优秀的多视图聚类工作,但其中大多数方法均假设各视图是完整的,然而真实场景下数据收集过程极容易发生缺失,造成部分视图不完整。同时,很多方法采取传统机器学习方法（即浅层模型）对数据进行特征学习,这导致模型难以挖掘高维数据内的复杂信息。针对以上问题,本文提出一种面向不完整多视图聚类的深度互信息最大化方法。首先利用深度自编码器挖掘各视图深层次的隐含特征,并通过最大化潜在表示间的互信息来学习各视图间的一致性知识。然后,对于不完整视图中的缺失数据,利用多视图的公共潜在表示进行补全。此外,本文采用一种自步学习策略对网络进行微调,从易到难地学习数据集中的样本,得到更加宜于聚类的特征表示。最后,在多个真实数据集上进行实验,验证了本文方法的有效性。     

混合粒度多视图新闻数据聚类方法

网络新闻内容除了直接的文本信息之外,通常还使用高度语义概括后的标签信息对新闻中出现的图片、音视频等多媒体信息进行描述,使得新闻内容中出现了不同语义层次、不同粒度的内容概念(直接的文本特征与标签特征)描述.文本特征维度通常较高,导致特征数较少的视图在聚类中的作用被弱化.同时,各个视图对聚类簇结构的贡献程度不一样.针对以上两个问题,本文首先在每个单独的视图上,进行混合粒度的统一操作(针对不同粒度进行统一的标签生成处理);在此基础上,借助信息熵良好的不确定性表示特性,对不同的视图进行加权融合,最后进行聚类操作.不同数据集的仿真实验证明了本文所提方法的有效性和可行性.     

基于视图相关因子的多视图数据竞争聚类算法

针对现有的单视图数据竞争聚类算法无法高效处理多视图数据的问题,提出了基于视图相关因子的多视图数据竞争聚类算法。首先,为了描述不同视图之间的相关性定义了一种视图相关性因子;然后,将视图相关因子与谱方法关于拉普拉斯矩阵的目标函数最大化问题结合,建立一个联合目标函数,使得不同视图之间的信息相互影响,以充分利用多视图的信息。通过解决联合目标函数的优化问题,得到每个视图的优化嵌入矩阵;最后,将得到的优化嵌入矩阵用于数据竞争聚类算法中。在人工和真实数据集上的仿真实验结果表明,新算法比现有的数据竞争聚类算法具有更高的聚类性能。     

基于视图互信息加权的多视图集成聚类算法

现有的多视图聚类算法往往缺乏对各视图可靠度的评估和对视图进行加权的能力,而一些具备视图加权的多视图聚类算法则通常依赖于特定目标函数的迭代优化,其目标函数的适用性及部分敏感超参数调优的合理性均对实际应用有显著影响。针对这些问题,提出一种基于视图互信息加权的多视图集成聚类（MEC-VMIW）算法,主要过程可分为两个阶段,即视图互加权阶段与多视图集成聚类阶段。在视图互信息加权阶段,对数据集进行多次随机降采样,以降低评估加权过程的问题规模,进而构建多视图降采样聚类集合,根据不同视图的聚类结果之间的多轮互评得到视图可靠度评估,并据此对视图进行加权;在多视图集成聚类阶段,对各个视图数据构建基聚类集合,并将多个基聚类集合加权建模至二部图结构,利用高效二部图分割算法得到最终多视图聚类结果。在若干个多视图数据集上的实验结果验证了所提出的多视图集成聚类算法的鲁棒聚类性能。     

基于多阶近邻融合的不完整多视图聚类算法

在实际应用中,聚类多视图数据是一项重要的数据挖掘任务.样本缺失所导致的多视图不完整给聚类任务带来了巨大的挑战.大部分已有的不完整多视图聚类方法主要基于浅层图结构信息,易受到噪声及缺失数据的影响,且难以准确刻画并兼容所有视图的潜在结构,从而降低了聚类性能.为此,提出了一种更为鲁棒和灵活的基于多阶近邻扩散融合的不完整多视图...     

K-means型多视图聚类中的初始化问题研究

在K-means型多视图聚类算法中,最终的聚类结果会受到初始类中心的影响。因此研究了不同的初始中心选择方法对K-means型多视图聚类算法的影响,并提出一种基于采样的主动式初始中心选择方法(sampledclustering by fast search and find of density peaks,SDPC)。该方法通过对数据集进行均匀采样,利用密度峰值快速搜索聚类算法(clustering by fast search and find of density peaks,DPC),以及K-means再迭代策略,进一步改善多视图聚类中的初始中心选择效率和类个数问题。实验验证了不同初始化方法对K-means型多视图聚类算法的影响。多视图基准数据集上的实验结果表明:全局(核)K-means初始化方法存在时间复杂度过高的问题,AFKMC~2(assumption-free K-Markov chain Monte Carlo)初始化适用于大规模数据,DPC可以主动选择类个数和初始类中心,SDPC较DPC而言,不仅能主动式获得类个数,还在聚类精度和效率上取得了较好的折衷。     

自适应图融合的缺失多视图聚类算法

多视图聚类能充分利用不同视图间数据的一致性和差异性,引起越来越多的关注。传统多视图聚类方法假设每个视图的数据都是完整的,然而在实际应用中,收集到的多视图数据常存在部分视图缺失的样本。为了对缺失多视图数据进行聚类分析,提出自适应图融合的缺失多视图聚类算法（IMC＿AGF）。算法以两两视图间共有样本为瞄点构建样本-样本的相似度矩阵,学习其一致性知识,再利用两两视图间的互补性,用自适应图融合算法整合所有的相似度图,获取缺失多视图数据完整的相似度矩阵,然后进行谱聚类得到分类结果。实验结果表明,提出的算法优于与之比较的经典缺失多视图聚类方法。     

基于多样性与一致性的单步多视图聚类

随着数据采集技术的发展,多视图数据变得越来越常见。与单视图数据相比,多视图数据包含更丰富的信息,通常用一致性与多样性来刻画。现有基于图的多视图聚类方法大多只关注视图间的一致性信息,忽视了视图间的多样性信息,并且图的构建与聚类过程分离,从而影响聚类算法的效果。提出基于多样性与一致性的单步多视图聚类算法(OMCDC)。基于“距离较近的数据点成为邻居的可能性较大”这一先验知识构建各个视图的相似性图。不同于以往算法直接融合相似性图获得公共图,OMCDC将每个视图的相似性图分解为一致性图和多样性图,通过融合一致性图获得更具一致性的公共图。在此基础上,引入谱旋转,联合优化低维谱嵌入和聚类概率矩阵,将图学习和聚类融为一体,直接获得聚类结果。OMCDC充分利用了多视图数据的一致性信息与多样性信息,结合谱旋转实现了单步多视图聚类。实验结果表明,该算法在100L和HW2数据集上的聚类准确率分别为94.62%和99.30%,相比MVGL、AWP、MCGC等方法具有较优的聚类性能。     

不完备多视图的在线反向图正则化聚类

在如今的大数据时代,多视图数据引起了越来越多的关注,对多视图聚类的假设是所有视图都是完整的,然而,这种假设在实际应用中很难得到满足。因此不完备多视图聚类是一个重要挑战。针对大规模的不完备多视图数据,考虑到其数据的特征,利用互补性和一致性,论文提出了一种基于非负矩阵分解的在线反向图正则化聚类方法,首先利用加权非负矩阵分解作为基础模型,考虑到缺失实例的影响,引入一个动态权重矩阵;其次,学习所有视图的潜在特征矩阵并得到一个共识矩阵;同时,考虑到挖掘数据的局部结构,在基础模型上增加反向图正则化项;最后,对于大规模的数据,分块处理多视图数据以减少内存需求。在四个真实的数据集上进行了大量实验证明了所提出的方法的有效性。     

基于低秩张量图学习的不完整多视角聚类

传统多视角聚类都基于视角完备假设, 要求所有样本的视角信息完整, 不能处理存在部分视角缺失情形下的不完整多视角聚类任务. 为解决该问题, 提出一种基于低秩张量图学习的不完整多视角聚类方法. 为了恢复相似图中缺失视角所对应的样本关联信息, 该方法将低秩张量图约束和视角内在图保持约束融入到多视角谱聚类模型. 通过在一个统一模型中同时挖掘视角间的互补信息和视角内未缺失样例的关联信息, 所提出的方法能够得到表征样例邻接关系的完整相似图和视角间一致的最优聚类指示矩阵. 与12种不完整多视角聚类方法进行实验对比, 实验结果表明所提出的方法在多种视角缺失率下的5个数据集上获得了最好的聚类性能.     

多视角生成模型的可解释性聚类

针对聚类中的多视角和可解释的问题,提出多视角生成模型的可解释性聚类算法(interpretable clustering with multi-view generative model, ICMG).ICMG能够产生多个视角的聚类划分,并通过视角的语义信息对聚类结果进行定性和定量地解释.首先,构建一种多视角生成模型(multi-view generative model, MGM),该模型使用贝叶斯程序学习(Bayesian program learning, BPL)和嵌入多视角因素的贝叶斯案例模型(multi-view Bayesian case model, MBCM)生成多个视角.其次,基于视角的匹配度进行聚类得到多种聚类方案.最后使用视角的原型和子空间所附带的语义信息定性和定量地解释聚类结果.实验结果表明：ICMG能够得到多种可解释的聚类结果,相比于传统多视角聚类算法具有较明显的优势.     

基于生成对抗网络的多视图学习与重构算法

同一事物通常需要从不同角度进行表达.然而,现实应用经常引出复杂的场景,导致完整视图数据很难获得.因此研究如何构建事物的完整视图具有重要意义.本文提出一种基于生成对抗网络（Generative adversarial networks,GAN）的多视图学习与重构算法,利用已知单一视图,通过生成式方法构建其他视图.为构建多视图通用的表征,提出新型表征学习算法,使得同一实例的任意视图都能映射至相同的表征向量,并保证其包含实例的重构信息.为构建给定事物的多种视图,提出基于生成对抗网络的重构算法,在生成模型中加入表征信息,保证了生成视图数据与源视图相匹配.所提出的算法的优势在于避免了不同视图间的直接映射,解决了训练数据视图不完整问题,以及构造视图与已知视图正确对应问题.在手写体数字数据集MNIST,街景数字数据集SVHN和人脸数据集CelebA上的模拟实验结果表明,所提出的算法具有很好的重构性能.     

多样性引导的深度多视图聚类算法

多视图聚类旨在从不同视图的多样性信息中, 学习到更加全面和准确的共识表示, 以提高模型的聚类性能. 目前大部分多视图聚类算法采用希尔伯特-施密特独立性准则(HSIC)或自适应加权方法从全局考虑各视图的多样性, 忽略了各视图样本之间的局部多样性信息学习. 针对上述问题, 提出了多样性引导的深度多视图聚类算法. 首先, 提出了融合多头自注意力机制的软聚类模块, 多头自注意力机制用来学习全局多样性, 软聚类模糊C均值算法用来学习局部多样性; 其次, 在深度图自编码器网络结构中引入软聚类模块, 以达到多样性信息引导潜在表示生成的目的; 然后, 将得到的各视图潜在表示进行加权融合得到共识表示, 并采用谱聚类算法对共识表示进行聚类; 最后, 在3个常用数据集上进行了对比实验和消融实验. 实验结果表明, 提出的聚类算法具有良好的聚类效果, 以及提出的多样性信息学习模块可以有效提高算法聚类性能.     

基于图信息的自监督多视角子空间聚类

多视角子空间聚类方法通常用于处理高维度、复杂结构的数据.现有的大多数多视角子空间聚类方法通过挖掘潜在图信息进行数据分析与处理,但缺乏对潜在子空间表示的监督过程.针对这一问题,本文提出一种新的多视角子空间聚类方法,即基于图信息的自监督多视角子空间聚类(SMSC).它将谱聚类与子空间表示相结合形成统一的深度学习框架.SMS...     

一种基于多视图数据的半监督特征选择和聚类算法

高维数据中许多特征之间互不相关或冗余,这给传统的学习算法带来了巨大的挑战。为了解决该问题,特征选择应运而生。与此同时,许多实际问题中数据存在多个视图而且数据的标签难以获取,多视图学习和半监督学习成为机器学习中的热点问题。本文研究怎样从"部分标签"的多视图数据中选择最大相关最小冗余的特征子集,提出一种基于多视图的半监督特征选择方法。为了剔除冗余和无关的特征,探索蕴含于多视图数据中的互补信息以及每个视图中不同特征之间的冗余关系,并利用少量标签数据蕴含的信息协同未标签数据同时进行特征选择。实验结果验证了本算法能够获得很好的特征选择效果及聚类效果。     

基于图卷积神经网络的多视角聚类

针对多视角数据间互补与一致特性难以刻画问题,提出一种基于图卷积神经网络的多视角聚类方法.通过对样本不同视角间相同邻接子图基于图卷积神经网络学习到的表达进行约束,有效挖掘了多视角数据间的一致特性.通过共享图卷积神经网络参数、学习不同视角完整邻接图嵌入表达并串接得到多视角表达,有效挖掘了多视角数据间的互补特性.对上述多视角...     

基于图的多视角聚类算法综述

多视角聚类通过利用多视角之间的互补性和一致性信息来提高聚类的性能.近年来受到越来越多的关注.为了及时掌握目前基于图的多视角聚类算法的研究现状与最新技术,对大量的、最新的多视角图聚类进行调查、归纳整理、分类及总结.根据多视角聚类涉及的算法机制和数学原理,并进一步分为基于图、基于网络和基于谱的聚类方法.不仅详细介绍了每一类...