A min–max manifold regularization framework for multi-view clustering

2026-09-08

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OA

AI

DOI：10.1016/j.neucom.2026.135055

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摘要

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• 提出一种无参数的Min-Max共识流形用于多视图数据。 • 保留异构视图中的一致性局部几何结构。 • 通过核多样性正则化的互补学习增强共识学习。 • 施加正交约束以获得面向聚类的表示。 • 在文本和图像数据集上实现优越的聚类性能。

Keyword:

Multi-view data/clustering

Non-negative matrix factorization

Consensus manifold learning

View-shared/view-specific information

Kernel-based diversity constraint