Många verkliga datauppsättningar består av olika representationer eller åsikter som ofta ger information som kompletterar varandra. För att integrera information från flera vyer i den oövervakade inställningen, har multiview kluster algoritmer utvecklats för att samla flera vyer samtidigt för att härleda en lösning som avslöjar den gemensamma latenta strukturen delas av flera vyer. I detta dokument föreslår vi en ny NMF-baserad multi-view klusteralgoritm genom att söka efter en faktorisering som ger kompatibla klusterlösningar över flera vyer. Nyckelidén är att formulera en gemensam matris factorization process med den begränsning som driver klusterlösning av varje syn mot ett gemensamt samförstånd istället för att fastställa det direkt. Den största utmaningen är hur man kan hålla klusterlösningarna inom olika synvinklar meningsfulla och jämförbara. För att ta itu med denna utmaning utformar vi en ny och effektiv normaliseringsstrategi inspirerad av kopplingen mellan NMF och PLSA. Experimentella resultat på syntetiska och flera verkliga dataset visar effektiviteten i vår strategi.
REF syftar till att hitta ett enhetligt lågdimensionellt utrymme för att sammansmälta multi-vy representationer för att väl utforska den gemensamma latenta strukturen som delas av multi-vyer.
Multi-View Clustering via Joint Nonnegative Matrix Factorization
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}