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Lv.3 学术文献阅读达人
2020/08/29 22:05
多视图子空间聚类
本文提出了一种新的方法来灵活地学习多视图表示，以改进子空间聚类。与单个视图内的数据重建不同，该方法探索多个视图之间的互补信息。此外，使用了HSIC进一步扩展了多视图表示学习到非线性情况。学习后的潜在表示能够恢复多视图共享的底层聚类结构，大大提高聚类性能。对几个基准的综合评价表明了该方法的有效性和优越性。
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