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基于联合投影学习和张量分解的不完整多视图聚类
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种新的多视图聚类框架，通过优化特征子空间、重建学习和一致性学习等方法，避免了维度崩溃和私有信息的影响。实验结果表明，该方法在5个公共数据集上实现了最先进的聚类结果。
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关键要点
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提出了一种新的不完整多视图对比聚类框架。
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该框架直接优化潜在特征子空间。
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利用学习的特征向量及其子向量进行重建学习和一致性学习。
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有效避免了维度崩溃和私有信息的影响。
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通过交叉视图预测机制恢复不完整数据。
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采用最小条件熵丢弃不一致信息。
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实验结果显示该方法在5个公共数据集上实现了最先进的聚类结果。
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