10.3969/j.issn.1674-2605.2022.04.003
基于交叉分布对齐的深度自监督多视图聚类方法
为高效利用多视图数据的一致性和互补性信息,提高多视图聚类效果,提出一种基于交叉分布对齐的深度自监督多视图聚类方法.首先,采用交叉对齐策略学习视图间的潜在联系,得到多视图共享潜在表示;然后,执行聚类操作,并将聚类结果作为伪标签信息,建立一条自监督路径;接着,在统一的框架中联合学习优化;最后,在3个公共多视图数据上进行实验,结果表明,本文提出方法的聚类评价指标均表现出较好性能.
多视图聚类、变分自编码器、交叉分布对齐、自监督
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TP391(计算技术、计算机技术)
2022-09-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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