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Learning view-adaptive implicit regularization for robust multi-view subspace clustering
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AI
DOI：10.1016/j.neucom.2026.133898.png)
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摘要
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• 学习超越固定显式误差范数的目标特定噪声正则化。 • 视图和层级阈值自适应调整每个视图的降噪强度。 • 残差隐式降噪细化噪声估计并捕捉结构。 • 在八个数据集上实现了对异构视图污染的鲁棒聚类。
Keyword:
view-adaptive regularization
implicit denoising
multi-view subspace clustering
heterogeneous corruptions
robust clustering
