概念分解与局部流形正则化的多视图聚类新方法

在当前的信息时代，多视图数据已经成为许多领域研究的重要组成部分，如计算机视觉、生物信息学、社交网络分析等。多视图聚类的目标是通过整合不同视角或来源的数据，挖掘出更精确的潜在结构和类别信息，从而提高聚类性能。本文介绍了一种新颖的多视图聚类方法——基于概念分解和局部流形正则化的多视图概念聚类（Multi-View Concept Clustering via Concept Factorization with Local Manifold Regularization）。 首先，概念分解是一种强大的数据分析工具，它将复杂的数据表示转化为一组简单的概念或者特征向量，有助于揭示数据的内在结构。在多视图聚类中，作者提出通过概念分解来提取各视图中的共同特征，形成一个共享的共识表示，这有助于克服单个视图可能存在的噪声和冗余，提升整体的聚类效果。 局部流形正则化则是为了保护数据在高维空间中的局部几何结构。在多模态数据中，数据点往往不是均匀分布的，而是沿着低维的局部结构聚集。因此，将局部流形信息融入聚类过程，可以更好地捕捉数据点之间的相似性，避免了全局优化可能导致的局部最优问题。 该方法的核心是将局部流形正则化与概念分解相结合，这既保留了数据的局部特性，又推动了不同视图之间的融合。同时，通过自动学习每个视图的权重，算法能够自适应地衡量各个视角的重要性，确保了多视图融合的有效性和一致性。 此外，为了使多视图融合更为有意义，作者设计了一种加权归一化策略，它确保了在形成共同共识表示的过程中，每个视图的贡献是均衡且有意义的。这种策略有助于提高聚类结果的稳定性，使得最终的聚类更加准确和可靠。 整个算法采用迭代优化的方式，通过不断更新和调整模型参数，使得概念分解的结果逐渐逼近真实数据的内在结构，从而达到理想的多视图聚类效果。这种方法具有很好的理论基础和实践潜力，对于处理复杂多源数据集的聚类任务具有重要意义，可以显著提升聚类的精度和鲁棒性。