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上传时间: 2021-03-12
详细说明：实际数据通常由多种模式或不同视图组成，这两种模式或视图相互提供补充和共识性信息。 探索这些信息对于多视图数据聚类和分类很重要。 多视图嵌入是一种用于多视图数据的有效方法，它揭示了不同视图共享的共同潜在结构。 先前的研究假设每个视图都是干净的，或者至少没有被噪音污染。 但是，在实际任务中，每个视图通常都会受到噪声的干扰，甚至某些视图会部分丢失，这使得传统的多视图嵌入算法无法解决这些问题。 在本文中，我们通过鲁棒联合非负矩阵分解提出了一种新颖的多视图嵌入算法。 我们利用熵诱导的度量来测量每个视图的重建误差，通过为不同的条目分配不同的权重，该误差对噪声具有鲁棒性。 为了揭示不同视图共享的公共子空间，我们定义了一个共识矩阵子空间来约束不同视图的分歧。 对于非凸目标函数，我们将其表述为半二次最小化，并通过更新方案有效地对其进行求解。 实验结果表明了其在多视图聚类中的有效性和鲁棒性。
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