AAAIMay, 2017

相似性和聚类的双生学习：统一的核方法

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TL;DR为解决相似性测量困难及非线性相似性未被充分考虑等问题，在核空间中提出一种模型，同时学习聚类指示器矩阵和相似度信息，并通过多核学习能力进一步扩展模型以选择最合适的内核。该模型可自动完成三个子任务以获得最佳聚类解决方案。
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发现论文，激发创造
  • 带最优图的统一谱聚类

    本文提出了一种改进的光谱聚类算法，旨在解决预定义的相似性图可能不是合适的聚类结果，并且传统离散化解决方法与光谱解决方案可能不一致的问题，并引入多核学习来解决如何选择最适合特定数据集的核的应用挑战。实验结果表明，该方法相比于现有的聚类方法具有更好的性能。

    Nov, 2017

  • 相似性保持聚类

    提出了一种更有区分性的图学习方法，该方法具有自适应性，可以保留样本之间的成对相似度，并且有效地统一了聚类和图学习，可在不执行进一步聚类步骤的情况下直接从图本身获取聚类指标。

    May, 2019

  • 加强型鲁棒多视角核子空间聚类

    本研究提出了一种新颖的多视图子空间聚类方法，其中采用了 Enriched Robust Multi-View Kernel Subspace Clustering 框架，结合多视角数据和谱聚类学习一致性亲和矩阵，解决了现有方法采用两阶段框架以及假设域数据均为线性子空间的问题。实验证明，该方法表现优于现有的聚类方法。

    May, 2022

  • 多模态相似性学习

    本文提出了一种基于多核学习以及基于图的过滤技术的方法，将多媒体数据中的多种模态融合到单一的相似度空间中，以解决多媒体数据中的主观问题和不一致问题。

    Aug, 2010

  • 核保持嵌入的相似性学习

    本文提出了一种新的相似性学习框架，通过最小化核矩阵的重构误差，而不是现有的重构数据的误差，来提取相似性信息，并在聚类任务中展示了明显的改进，而且该框架为其它相似性任务提供了包括高维数据映射至低维空间在内的一种新的基础。

    Mar, 2019

  • 大维数据的核谱聚类

    本文通过对核谱聚类方法进行首次分析，发现在维度和数量同时增长的情况下，核矩阵的归一化拉普拉斯矩阵与所谓的尖峰随机矩阵呈类似的渐近行为。通过一种如尖峰矩阵模型的可分离条件，证明该模型中的一些孤立特征值 - 特征向量对携带聚类信息。我们精确评估了这些特征值的位置和特征向量内容，在理论和实践角度揭示了核谱聚类中非常重要（有时相当破坏性）的方面。最后将结果与 MNIST 数据库中图像实际聚类的性能进行比较，证明了理论和实践之间的重要匹配。

    Oct, 2015

  • 基于集体核学习的多不完整数据集聚类

    本文提出了一种名为 “Collective Kernel Learning” 的方法，利用多个不完整数据集的共享实例来推断潜在的样本相似性，进而解决数据集不完整的问题，通过基于该核矩阵的聚类算法，实验结果表明该方法比其他比较算法在规范化相互信息方面性能提高了两倍。

    Oct, 2013

  • 基于谱嵌入连接的超图建模：超图切割、加权核 $k$ 均值和热核

    利用核函数的理论基础构建多路相似性理论框架来将实值数据建模为超图，并提出了基于超图切割的谱聚类算法。

    Mar, 2022

  • 多核 k 均值聚类的核相关 - 不相似性

    通过综合使用核相关性和差异性，我们提出了一种新的方法来提取非线性信息和实现最优聚类，从而提高聚类的性能。

    Mar, 2024

  • 对比学习是基于相似度图的谱聚类

    本文研究了对比学习的等价性和理论基础，并建立了对比学习与谱聚类算法之间的等价性。同时，我们探讨了多模态对象是如何相似地嵌入在一起的，并提出了一种新的核混合损失，相较标准高斯核在几个视觉数据集上有更好的表现。

    Mar, 2023