SimMTC: Simple Multi-View Tensor Clustering

Haonan Xin

doi:10.1109/TIP.2026.3694190

SimMTC: Simple Multi-View Tensor Clustering

2026-05-27

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DOI：10.1109/TIP.2026.3694190

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基于张量的多视图聚类算法因其卓越的聚类性能而受到广泛关注。然而，这些算法通常将每个视图独立处理，未能利用所有视图间的互补信息，因而缺乏全局性。此外，采用低秩张量约束提取视图间一致信息可能导致因一致性约束较弱而丢失重要信息。这些局限性显著阻碍了聚类性能。为解决这些问题，我们提出了简单多视图张量聚类（SimMTC），实现了全局性和强一致性。SimMTC首先对锚图应用快速傅里叶变换（FFT）获取高频和低频信息，这些信息编码了所有视图中样本与锚点间的相似性，从而捕捉全局信息。随后在频域中进行正交张量分解。此外，引入了一种基于FFT的新型强一致性约束，增强了频域中一致信息的提取。此外，设计了一种高效的交替优化算法求解SimMTC的优化问题。最终，在真实数据集上的大量实验表明，SimMTC实现了最先进的聚类性能。代码已在GitHub上公开：https://github.com/haonanxin/SimMTC_code

Keyword:

Multi-view clustering

tensor

fast Fourier transform

strong consistency constraint

SimMTC: Simple Multi-View Tensor Clustering

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