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J-GLOBAL ID：201702216116113946   整理番号：17A0368921

低ランクとマトリックス誘起正則化を経由する新規多視点クラスタリング法【Powered by NICT】

A novel multi-view clustering method via low-rank and matrix-induced regularization

著者 (8件)： Zhao Yang (National Laboratory for Parallel and Distributed Processing, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Zhao Yang (College of Computer, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Dou Yong (National Laboratory for Parallel and Distributed Processing, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Dou Yong (College of Computer, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Liu Xinwang (National Laboratory for Parallel and Distributed Processing, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Liu Xinwang (College of Computer, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Li Teng (National Laboratory for Parallel and Distributed Processing, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Li Teng (College of Computer, National University of Defense Technology, Changsha, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 216  ページ： 342-350  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マルチビュークラスタリングアルゴリズムは,過去数十年にわたる種々の応用に有望な性能を示した。が,それらの大部分は,多視点,クラスタリング性能を低下させる可能性がある間の雑音と相関をとるが行われていない。本論文では,これらの問題を解決する新しいマルチビュークラスタリング手法を提案する。比では,低品位コンセンサスマトリックスと各ビューに対応する各類似度行列からのスパース誤差行列を構築した。さらに,マトリックス正規化項は,冗長を減らし,異なるビュー間の多様性を高めるために組み込んだ。拡張Lagrange乗数アルゴリズムを適用して得られた最適化問題を解いた。提案したアルゴリズムの有効性を検証するために行った包括的実験。結果は,筆者らのアルゴリズムは,合成およびベンチマークデータセット上でいくつかの最先端のものより優れていることを実証した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： Lagrange乗数法 ,  アルゴリズム ,  *クラスタ化 ,  透視図法 ,  最適化問題 ,  雑音 ,  正規化 ,  *正則化
準シソーラス用語： 類似度 ,  マルチビュー ,  *クラスタリング法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： マルチビュークラスタリング ,  教師なしクラスタリング ,  ロバスト性 ,  ダイバーシチ ,  マトリックス誘起正則化

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： マトリックス ,  誘起 ,  正則化 ,  視点 ,  クラスタリング法