TPAMI 2024 | 多视角张量谱聚类通过协同正则化

最新推荐文章于 2025-12-20 21:29:49 发布

小白学视觉

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分类专栏：论文解读 IEEE TPAMI 文章标签：聚类机器学习支持向量机顶刊论文论文解读 TPAMI IEEE

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Multiview Tensor Spectral Clustering via Co-Regularization

多视角张量谱聚类通过协同正则化

Hongmin Cai; Yu Wang; Fei Qi; Zhuoyao Wang; Yiu-ming Cheung

摘要

基于图的多视角聚类将多视角数据编码为样本的亲和性，以寻找共识表示，有效克服了不同视角之间的异质性。然而，传统的亲和性度量随着特征维度的扩大而趋于崩溃，这给估计揭示跨视角和内部关系的统一对齐带来了挑战。为了解决这一挑战，我们提出通过共识表示的协同正则化来实现多视角统一聚类。首先，通过流行的二元亲和性和最近的高阶亲和性来编码样本亲和性，以全面描述HDLSS数据的空间分布。其次，通过协同正则化来对齐多视角低维表示，学习融合共识表示。融合表示的学习在流形空间中通过高阶特征值问题建模，以保持原始数据的内在联系和互补相关性。通过流形最小化设计的数值方案可有效解决高阶特征值问题。在八个HDLSS数据集上的实验表明，与最新的13种基准方法相比，我们提出的方法是有效的。

关键词

高阶亲和性
聚类
融合亲和性
流形优化
张量
谱图

I. 引言

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TPAMI 2024 | 离散且平衡的谱聚类算法：一种可扩展的方法

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TPAMI 2024 | 风格化学习：跨任务和领域的持续语义分割

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07-29

324

花了一些时间理解了正则化

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08-05

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基于张量变换域低秩正则化的图像恢复方法

SmartLab307的博客

01-04

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在高光谱图像的第三个模态上，又具有波段上的相关性（MRI、RGB图像都具有相似的性质）。这就使得图像的三阶张量表现出一定的低秩性，因而低秩约束被广泛应用于图像恢复。根据张量的低秩性约束与不同张量秩的定义，又有许多低秩张量补全算法用于图像恢复，比如基于Tucker秩的HaLRTC，基于管秩的TNN，基于TT秩的TMac-TT等。本文将介绍两种TRPCA（Tensor Robust Principal Component Analysis）相关的改进算法，旨在诱导出更低的张量秩。

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TPAMI 2024 | 通过复制动态学习图注意力

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勇气要爆发的博客

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机器学习第一部分---线性回归

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好了，我们的线性回归之旅就要结束了。现在，请你再回想一下那家奶茶店。从经验中学习规律，用规律预测未来。它是一种寻找数据间简单、直观的线性规律，并用于做出靠谱数值预测的、高度可解释的基础工具。作为初学者，学习线性回归的重点不在于记忆公式，而在于透彻理解其“加权求和”的核心思想和“通过减少误差来学习”的训练逻辑，同时清醒地认识其“只能拟合直线”的根本局限。它就像一把直尺，能量出直线的距离，却画不出优美的曲线。

TPAMI 2024多目标跟踪论文

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