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利用特征值比例的晚融合多视角聚类中的更严格错误边界
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新理论框架，解决晚融合多视角聚类中的噪声和冗余问题。通过分析多核$k$-均值的泛化误差边界，提升了收敛速率，并且低通图滤波策略显著提高了聚类的准确性和鲁棒性。
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关键要点
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提出了一种新理论框架，解决晚融合多视角聚类中的噪声和冗余问题。
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通过分析多核$k$-均值的泛化误差边界，提升了收敛速率。
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低通图滤波策略显著提高了聚类的准确性和鲁棒性。
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实验证明该方法在基准数据集上的聚类性能优于现有方法。
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