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J-GLOBAL ID：202202234053281640   整理番号：22A0570891

深い酔歩とスパースな低ランク埋込みの多視点ファジィクラスタリング【JST・京大機械翻訳】

Multi-view fuzzy clustering of deep random walk and sparse low-rank embedding

著者 (7件)： Wang Shiping (College of Computer and Data Science, Fuzhou University, Fuzhou 350116, China) ,  Wang Shiping (Fujian Provincial Key Laboratory of Network Computing and Intelligent Information Processing, Fuzhou University, Fuzhou 350116, China) ,  Xiao Shunxin (College of Computer and Data Science, Fuzhou University, Fuzhou 350116, China) ,  Xiao Shunxin (Fujian Provincial Key Laboratory of Network Computing and Intelligent Information Processing, Fuzhou University, Fuzhou 350116, China) ,  Zhu William (Institute of Fundamental and Frontier Sciences, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 610054, China) ,  Guo Yingya (College of Computer and Data Science, Fuzhou University, Fuzhou 350116, China) ,  Guo Yingya (Fujian Provincial Key Laboratory of Network Computing and Intelligent Information Processing, Fuzhou University, Fuzhou 350116, China)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 586  ページ： 224-238  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0636A  ISSN： 0020-0255  CODEN： ISIJBC  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は,異種データソースから識別情報を利用することによって学習性能を改善することを目的とする。それは,データマイニングとコンピュータビジョンの分野におけるその広い利用のために,成長研究注目を捕えている。しかし,マルチビューデータからの相補性と一貫性の完全利用は,まだ挑戦的な課題である。ここでは,深いランダムウォークとスパース低ランク埋込みの共同学習を採用した新しいマルチビューファジィクラスタリングを提案した。最初に,深いランダムウォークを採用して,データポイントのロバスト類似性マトリックスを得て,ファジィメンバーシップマトリックス学習を適応グラフ学習に変換した。第二に,適応グラフはスパース低ランク制約で制限され,その強い識別能力と効果的なクラスタ割当てを確実にする。第3に,スパース低ランク特性を利用することによって,マルチビューファジィクラスタリング問題を,距離メトリック学習とスペクトルノルム最小化と同時に正則化グラフ隣接行列の最適化として定式化した。距離メトリック学習は,すべてのデータポイントを散乱するために埋め込まれ,2つのサンプルが大きなマージンを有する低次元部分空間に投影される。最後に,効率的なアルゴリズムを定式化問題のために開発し,その収束も保証した。提案した方法の優位性を実証するために,実世界データベースに関する最先端技術を比較することによって,広範な実験を行った。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  グラフ ,  最適化 ,  学習 ,  データベース ,  視力 ,  表示 ,  *クラスタ化 ,  *クラスタ ,  *酔歩 ,  *クラスタ分析 ,  コンピュータビジョン ,  定式化 ,  ロバスト性 ,  機械学習 ,  データマイニング
準シソーラス用語： *ファジィクラスタリング ,  マルチビュー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 機械学習 ,  ファジィクラスタリング ,  深い酔歩 ,  マルチビュークラスタリング ,  遠隔計量学習

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 酔歩 ,  埋込み ,  視点 ,  ファジィクラスタリング