结构约束的对称低秩表示子空间聚类算法

通过子空间聚类可获得高维数据的潜在子空间结构,但现有算法不能同时揭示数据全局低秩结构和局部稀疏结构特性,致使聚类性能受限。提出一种结构约束的对称低秩表示算法用于子空间聚类。在目标函数中添加结构约束和对称约束来限制低秩表示解的结构,构造一个加权稀疏和对称低秩的亲和度图,在此基础上,结合谱聚类方法实现高效的子空间聚类。实验结果表明,该算法能够准确表示复杂子空间结构,其在Extended Yale B和Hopkins 155基准数据集上的平均聚类误差分别为1.37%和1.43%,聚类性能优于LRR、SSC、LRRSC等算法。     

基于三支决策的多视图低秩稀疏子空间聚类算法

多视图子空间聚类是一种从子空间中学习所有视图共享的统一表示, 挖掘数据潜在聚类结构的方法. 作为一种处理高维数据的聚类方法, 子空间聚类是多视图聚类领域的研究热点之一. 多视图低秩稀疏子空间聚类是一种结合了低秩表示和稀疏约束的子空间聚类方法. 该算法在构造亲和矩阵过程中, 利用低秩稀疏约束同时捕捉了数据的全局结构和局部结构, 优化了子空间聚类的性能. 三支决策是一种基于粗糙集模型的决策思想, 常被应用于聚类算法来反映聚类过程中对象与类簇之间的不确定性关系. 本文基于三支决策的思想, 设计了一种投票制度作为决策依据, 将其与多视图稀疏子空间聚类组成一个统一框架, 从而形成一种新的算法. 在多个人工数据集和真实数据集上的实验表明, 该算法可提高多视图聚类的准确性.     

引入低秩约束先验的深度子空间聚类

大多数子空间聚类算法将高维数据映射到低维子空间时不能较好捕获数据间几何结构.针对上述问题,文中提出引入低秩约束先验的深度子空间聚类算法,兼顾数据全局和局部结构信息.算法结合低秩表示与深度自编码器,利用低秩约束捕获数据全局结构,并将约束神经网络的潜在特征表示为低秩.自编码通过最小化重构误差进行非线性低维子空间映射,保留数据的局部特性.以多元逻辑回归函数作为判别模型,预测子空间分割.整个算法在无监督联合学习框架下进行优化.在5个数据集上的实验验证文中方法的有效性.     

联合低秩稀疏的多核子空间聚类算法

针对多核子空间谱聚类算法没有考虑噪声和关系图结构的问题，提出了一种新的联合低秩稀疏的多核子空间聚类算法(JLSMKC)。首先，通过联合低秩与稀疏表示进行子空间学习，使关系图具有低秩和稀疏结构属性；其次，建立鲁棒的多核低秩稀疏约束模型，用于减少噪声对关系图的影响和处理数据的非线性结构；最后，通过多核方法充分利用共识核矩阵来增强关系图质量。7个数据集上的实验结果表明，所提算法JLSMKC在聚类精度(ACC)、标准互信息(NMI)和纯度(Purity)上优于5种流行的多核聚类算法，同时减少了聚类时间，提高了关系图块对角质量。该算法在聚类性能上有较大优势。     

基于低秩稀疏评分的非监督特征选择

在处理高维数据过程中,特征选择是一个非常重要的数据降维步骤。低秩表示模型具有揭示数据全局结构信息的能力和一定的鉴别能力。稀疏表示模型能够利用较少的连接关系揭示数据的本质结构信息。在低秩表示模型的基础上引入稀疏约束项,构建一种低秩稀疏表示模型学习数据间的低秩稀疏相似度矩阵;基于该矩阵提出一种低秩稀疏评分机制用于非监督特征选择。在不同数据库上将选择后的特征进行聚类和分类实验,同传统特征选择算法进行比较。实验结果表明了低秩特征选择算法的有效性。     

基于多样性的多视图低秩稀疏子空间聚类算法

本文主要研究如何通过挖掘多视图特征的多样性信息来促进多视图聚类,提出了基于多样性的多视图低秩稀疏子空间聚类算法。该方法直接将视图多样性概念应用于多视图低秩稀疏子空间聚类算法框架中,确保不同视图的子空间表示矩阵的多样性;为了实现多个视图聚类一致性同时达到提高聚类性能的目标,在该框架中引入谱聚类算法共同优化求解。通过对3个图像数据集的实验验证了该算法的有效性,同时其聚类的性能优于已有的单视图及多视图算法。     

非负局部约束低秩子空间聚类算法

在低秩表示算法的基础上,提出了一个新模型。新模型构建了揭示数据内在特征联系的亲和度图以实现聚类任务。首先,根据矩阵分解原理对原始数据重新生成数据字典,在算法初始输入时筛除部分噪声。其次,利用数据间的稀疏性加强局部约束,为给定的数据向量构建非负低秩亲和度图。亲和度图中边的权重由非负低秩稀疏系数矩阵获得,系数矩阵通过每个数据样本作为其他数据样本的线性组合完成构建,如此获得的亲和度图显示了数据的子空间结构,同时表现局部线性结构。与现存的子空间算法相比,非负局部约束低秩子空间算法在聚类效果上有明显的提升。     

基于概念分解的显隐空间协同多视图聚类算法

多视图聚类通过整合不同视图的特征以提升聚类性能.现有的多视图聚类更多地关注数据不同的低维表示方式和其在隐式空间的几何结构,而忽略数据样本在不同空间的结构关系,未同时考虑不同空间的聚类.为此,文中提出基于概念分解的显隐空间协同多视图聚类算法.首先,通过概念分解获取不同视图在隐式空间中的一个共同的低维特征表示,并利用图拉普拉斯正则化约束保持原始数据的局部结构不变.然后,将数据在显式空间中的聚类和隐式空间中的聚类整合到一个共同的框架中,进行协同学习和优化,得到最终的聚类结果.在8个真实数据集上的实验表明文中算法性能较优.     

双加权多视角子空间聚类算法

多视角子空间聚类方法为高维多视角数据的聚类问题提供了大量的解决方案.但是现有的子空间方法仍不能很好地解决以下两个问题:(1)如何利用不同视角的差异性进行学习获得一个优质的共享系数矩阵;(2)如何增强共享系数矩阵的低秩性.针对以上问题,提出了一种有效的双加权多视角子空间聚类算法.该算法首先通过子空间自表达学习到每个视角的...     

弹性核子空间聚类*

现有子空间聚类算法通常假设数据来自多个线性子空间,无法处理时间序列聚类中存在的非线性和时间轴弯曲问题.为了克服这些局限,通过引入核技巧和弹性距离,提出弹性核低秩表示子空间聚类和弹性核最小二乘回归子空间聚类,统称为弹性核子空间聚类,并从理论上证明弹性核最小二乘回归子空间算法的组效应和弹性核低秩表示子空间聚类算法的收敛性.在5个UCR时间序列数据集上的实验表明本文算法的有效性.     

Latent multi-view self-representations for clustering via the tensor nuclear norm

How to design effective multi-view subspace clustering (MVSC) algorithms has recently become a research hotspot. In this paper, we propose a new MVSC algorithm, termed latent multi-view self-representation for clustering via the tensor nuclear norm (LMVS/TNN), which can seamlessly unify multi-view clustering and dimensionality reduction into a framework. Specifically, for each view data, LMVS/TNN learns the transformed data from the original space, which can maintain the original manifold structure, and each subspace representation matrix from the transformed latent space simultaneously. Furthermore, to use the high-order correlations and complementary information from multi-view data, LMVS/TNN constructs a third-order tensor by taking the representation matrix extracted from the transformed latent space as the frontal slice of the third-order tensor and the tensor is constrained by a new low-rank tensor constraint, i.e., the tensor nuclear norm (TNN). In addition, based on the augmented Lagrangian scheme, we develop an efficient procedure to solve LMVS/TNN. To verify the performance of LMVS/TNN, we conduct experiments on public datasets and find that LMVS/TNN outperforms some representative clustering algorithms.

     

自适应加权低秩约束的多视图子空间聚类算法

多视图聚类旨在综合利用视图数据中的一致信息和互补信息实现对数据的划分, 但各视图表征数据的能力参差不齐, 甚至有的视图可能含有大量的冗余和噪声信息, 不仅不能带来多样的信息, 反而影响聚类性能. 本文提出了自适应加权的低秩约束的多视图子空间聚类算法, 通过自适应学习的方式给各视图赋予不同权重来构造各视图共享的潜在一致低秩矩阵. 并且提出了有效的可迭代优化算法对模型进行优化. 在5个公开数据集上的实验结果表明所提算法的有效性.     

基于深度自编码的多视图子空间聚类网络

传统子空间浅层聚类模型对于多视图和非线性数据的聚类性能不佳。为此,提出一种基于深度自编码器的多视图子空间聚类网络模型,通过在深度自编码器中引入子空间聚类中的“自我表示”特性以及加权稀疏表示,提升了多视图子空间聚类算法的学习能力。推导的深度自编码多视图子空间聚类算法能够聚类具有复杂结构的数据点。通过多视图数据集验证了提出算法的有效性。结果表明,该方法能够有效地挖掘数据固有的多样性聚类结构,并利用多个视图之间互补信息,在性能上与现有方法相比有较大的提升。     

基于双重低秩分解的不完整多视图子空间学习

多视图数据在现实世界中应用广泛,各种视角和不同的传感器有助于更好的数据表示,然而,来自不同视图的数据具有较大的差异,尤其当多视图数据不完整时,可能导致训练效果较差甚至失败。为了解决该问题,本文提出了一个基于双重低秩分解的不完整多视图子空间学习算法。所提算法通过两方面来解决不完整多视图问题:一方面,基于双重低秩分解子空间框架,引入潜在因子来挖掘多视图数据中缺失的信息;另一方面,通过预先学习的多视图数据低维特征获得更好的鲁棒性,并以有监督的方式来指导双重低秩分解。实验结果证明,所提算法较之前的多视图子空间学习算法有明显优势;即使对于不完整的多视图数据,该算法也具有良好的分类性能。     

基于低秩约束的熵加权多视角模糊聚类算法EI北大核心CSCD

如何有效挖掘多视角数据内部的一致性以及差异性是构建多视角模糊聚类算法的两个重要问题.本文在Co-FKM算法框架上,提出了基于低秩约束的熵加权多视角模糊聚类算法(Entropy-weighting multi-view fuzzy C-means with low rank constraint,LR-MVEWFCM).一方面,从视角之间的一致性出发,引入核范数对多个视角之间的模糊隶属度矩阵进行低秩约束;另一方面,基于香农熵理论引入视角权重自适应调整策略,使算法根据各视角的重要程度来处理视角间的差异性.本文使用交替方向乘子法(Alternating direction method of multipliers,ADMM)进行目标函数的优化.最后,人工模拟数据集和UCI(University of California Irvine)数据集上进行的实验结果验证了该方法的有效性.     

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. SMSC首先通过挖掘多视角数据的一阶图和二阶图构成潜在图信息, 其次利用聚类结果监督多个视角的公共潜在子空间学习过程. 通过在4个标准数据集上进行的广泛实验, 结果验证本文所提方法相较于传统的多视角子空间聚类方法更具有效性.     

生成式不完整多视图数据聚类

基于自表示子空间聚类的多视图聚类引起越来越多的关注. 大多数现有算法假设每个样本的所有视图都可获得, 然而在实际应用中, 由于各种因素, 可能会导致某些视图缺失. 为了对视图不完整数据进行聚类, 本文提出了一种在统一框架下同时执行缺失视图补全和多视图子空间聚类的方法. 具体地, 缺失视图是由已观测视图数据约束的隐表示生成的. 此外, 多秩张量应用于挖掘不同视图之间的高阶相关性. 这样通过隐表示和高阶张量同时挖掘了不同视图以及所有样本(即使是不完整视图样本)之间的相关性. 本文使用增广拉格朗日交替方向最小化(AL-ADM)方法求解优化问题. 在真实数据集上的实验结果表明, 我们的方法优于最新的多视图聚类算法, 具有更好的聚类准确度和鲁棒性.