Abstract-Med utvecklingen av tekniken, kan enheter observeras i flera vyer. Flera vyer som innehåller olika typer av funktioner kan användas för klusterbildning. Även om multi-view kluster har tillämpats framgångsrikt i många tillämpningar, de tidigare metoderna antar vanligtvis den fullständiga instanskartläggning mellan olika vyer. I många verkliga tillämpningar kan information samlas in från flera källor, medan varje källa kan innehålla flera vyer, som är mer sammanhållna för lärande. Utsikterna under samma källa är vanligtvis fullt kartlagda, men de kan vara mycket heterogena. Kartläggningarna mellan olika källor är dessutom vanligtvis ofullständiga och delvis observerade, vilket gör det svårare att integrera alla åsikter mellan olika källor. I detta dokument föreslår vi MMC (Multisource Multi-view Clustering), som är en ram som bygger på kollektiva spektralkluster med olika påföljder mellan olika källor, för att ta itu med dessa utmaningar. MMC har flera fördelar jämfört med andra befintliga metoder. För det första kan MMC hantera ofullständig kartläggning mellan källor. För det andra tar man hänsyn till meningsskiljaktigheterna mellan olika källor samtidigt som man behandlar åsikter i samma källa som en sammanhållen uppsättning. För det tredje försöker MMC också dra slutsatsen att det finns likheter mellan olika källor för att förbättra klusterprestandan. Omfattande experiment med verkliga data visar hur effektivt det föreslagna tillvägagångssättet är.
Shao m.fl. I REF föreslås MMC som bygger på kollektiva spektral
Multi-source Multi-view Clustering via discrepancy penalty
{'venue': '2016 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'journal': '2016 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}