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非对齐不完全多视角和缺失多标签学习的简明但有效模型
本论文致力于通过建立一种简洁而有效的模型来攻克学习来自多视角多标签数据的三大挑战：缺失标签、不完整视角和非对齐视角。我们利用多视角的一致性以及多个标签之间的全局和局部结构来缓解可用标签的不足。我们的实验结果表明，在五个真实数据集上，即使在没
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4 years ago
IJCAI
双重对齐不完全多视图聚类
本文提出了一种基于加权半非负矩阵分解的双重对准不完整多视图聚类算法（DAIMC），通过利用实例对齐信息学习所有视图的公共潜在特征矩阵，并通过 L2,1 - 范数正则化回归建立共识基矩阵，从而解决了视图不完整性问题，并减少视图不完整对聚类的影
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5 years ago
ECCV
基于图正则化矩阵分解的不完整多视图聚类
提出了一种使用本地信息和视图之间的互补信息来学习所有样本的通用潜在表示的简单方法，通过对每个视图的基础矩阵施加正交约束，该方法能够处理缺失视图的多视图聚类和分类任务，并证明在多个多视图数据集上能显著提高聚类性能。
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6 years ago
在线多视角聚类算法（不完整视角）
该论文提出了一种基于非负矩阵分解的在线多视图聚类算法（OMVC），可以处理大规模和不完整的视图数据，并通过动态权重和损失规范提高聚类效果。
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8 years ago
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