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快速解耦精简张量学习用于多视图聚类
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新的快速解耦精简张量学习（DSTL）方法，旨在克服现有多视图聚类在大规模数据处理中的局限性，从而提高聚类效果和计算效率。
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关键要点
- 提出了一种新的快速解耦精简张量学习（DSTL）方法。
- DSTL方法旨在克服现有多视图聚类在大规模数据处理中的局限性。
- 该方法通过探索多视图潜在语义表示之间的高阶相关性，减少特征冗余的负面影响。
- DSTL在对齐跨视图语义表示质量方面表现优异。
- 显著提升了聚类效果和计算效率。
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