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基于低秩张量图学习的不完整多视角聚类
多视角聚类 视角缺失 不完整多视角聚类 图学习
2024/1/16
传统多视角聚类都基于视角完备假设,要求所有样本的视角信息完整,不能处理存在部分视角缺失情形下的不完整多视角聚类任务.为解决该问题,提出一种基于低秩张量图学习的不完整多视角聚类方法.为了恢复相似图中缺失视角所对应的样本关联信息,该方法将低秩张量图约束和视角内在图保持约束融入到多视角谱聚类模型。