CMvSC:知识迁移下的深度一致性多视图谱聚类网络

• 作者: 张熠玲 杨燕 周威 欧阳小草 胡节
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 谱嵌入 近邻学习 知识迁移 多视图聚类 深度聚类
• 年，卷（期）: 2022,（4）
• 所属期刊栏目: 面向开放场景的鲁棒机器学习专刊|SPECIAL ISSUE ON ROBUST MACHINE LEARNING IN THE OPEN-WORLD SCENARIOS
• 页码范围: 1373-1389
• 页数: 17页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.13328/j.cnki.jos.006474

摘要

谱聚类是聚类分析中极具代表性的方法之一,由于其对数据结构没有太多假设要求,受到了研究者们的广泛关注.但传统的谱聚类算法通常受到谱嵌入的可扩展性和泛化性的限制,即:无法应对大规模设置和复杂数据分布.为克服以上缺陷,旨在引入深度学习框架提升谱聚类的泛化能力与可扩展能力,同时,结合多视图学习挖掘数据样本的多样性特征,从而提出一种知识迁移下的深度一致性多视图谱聚类网络(CMvSC).首先,考虑到单个视图的局部不变性,CMvSC采用局部学习层独立学习每个视图的特有嵌入;其次,由于多视图具有全局一致性,CMvSC引入全局学习层进行参数共享与特征迁移,学习多视图间的共享嵌入;同时,考虑到邻接矩阵对谱聚类性能的重要影响,CMvSC通过训练孪生网络和设计对比损失来学习成对数据间的近邻关系,以替代传统谱聚类算法中的距离度量;最后,4个数据集上的实验结果证明了CMvSC对多视图谱聚类任务的有效性.