Multi-View Clustering via Joint Nonnegative Matrix Factorization .pdf
很多真实世界中的数据集由不同表达和视角组成，这些不同的表达和视角的信息往往互为补充。为了整合非监督集合中多个视角的信息，多视觉聚类算法同时聚类不同视角以得到一个聚类结果，这个结果揭示了多个视觉共享一个潜在结构。本文我们提出了一个NMF（基于非负矩阵分解）的多视角聚类算法，该算法寻找一个因式分解，使得多个视角给出一致的聚类结果。本文提出算法的关键在对有约束的联合非负矩阵因式分解过程进行公式化，该分解过程的约束使得每个视角在分解过程趋向一致的结果。主要的问题是如何保持聚类结果在不同视角的是有意义和可比较的。为了解决这个问题，我们基于NMF和PLSA的关系设计了一个新型的高效归一化策略。几个数据集上的实验结果表明了我们方法的可靠性。
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