Scalable multi-view subspace clustering based on complementary consensus representation and tensorized constraint

2026-09-15

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AI

DOI：10.1016/j.inffus.2026.104783

原文求助

摘要

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• 有效学习紧凑表示矩阵，实现线性时间复杂度。 • 通过互补共识表示实现交叉重构。 • 借助张量学习促进不同视图间的高阶一致性。 • 融合多样子空间结构以实现相互增强。 • 相较于大多数基于锚点的方法具有极高的效率。

Keyword:

Multi-view subspace clustering

Complementary consensus representation

Cross reconstruction

Tensorized constraint

Anchor guidance