Consensus Graph Learning for Multi-View Clustering

计算机科学 聚类分析 嵌入 图嵌入 人工智能 理论计算机科学 张量(固有定义) 模式识别(心理学) 光谱聚类 数学 纯数学
作者
Zhenglai Li,Chang Tang,Xinwang Liu,Xiao Zheng,Wei Zhang,En Zhu
出处
期刊:IEEE Transactions on Multimedia [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:24: 2461-2472 被引量:174
标识
DOI:10.1109/tmm.2021.3081930
摘要

Multi-view clustering, which exploits the multi-view information to partition data into their clusters, has attracted intense attention. However, most existing methods directly learn a similarity graph from original multi-view features, which inevitably contain noises and redundancy information. The learned similarity graph is inaccurate and is insufficient to depict the underlying cluster structure of multi-view data. To address this issue, we propose a novel multi-view clustering method that is able to construct an essential similarity graph in a spectral embedding space instead of the original feature space. Concretely, we first obtain multiple spectral embedding matrices from the view-specific similarity graphs, and reorganize the gram matrices constructed by the inner product of the normalized spectral embedding matrices into a tensor. Then, we impose a weighted tensor nuclear norm constraint on the tensor to capture high-order consistent information among multiple views. Furthermore, we unify the spectral embedding and low rank tensor learning into a unified optimization framework to determine the spectral embedding matrices and tensor representation jointly. Finally, we obtain the consensus similarity graph from the gram matrices via an adaptive neighbor manner. An efficient optimization algorithm is designed to solve the resultant optimization problem. Extensive experiments on six benchmark datasets are conducted to verify the efficacy of the proposed method. The code is implemented by using MATLAB R2018a and MindSpore library [1]: https://github.com/guanyuezhen/CGL.
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