Incomplete multi-view clustering based on kernel graph fusion tensor under self-expression framework

2026-04-08

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AI

DOI：10.1016/j.neucom.2026.133607

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摘要

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• 统一框架，整合核图融合、数据补全和张量学习，用于不完整多视图聚类。 • 通过动态权重调整，自适应融合全局和局部结构信息以实现鲁棒性能。 • 基于核的缺失数据处理，在局部亲和矩阵指导下进行鲁棒表示学习。 • 基于张量的高阶视图相关性建模，以提升聚类性能。

Keyword:

kernel graph fusion

tensor learning

incomplete multi-view clustering

self-expression framework

data completion