计算机研究与发展

作者：林毓秀,刘慧,于晓,张彩明,

关键词：多视图子空间聚类, Transformer, 加权融合, 低秩表示, 加权Schatten-<i>p</i>范数,

多视图子空间聚类旨在挖掘多视图的丰富信息来指导高维数据聚类，其研究关键在于如何有效地学习多视图统一表示和子空间表示.近年来，深度聚类方法利用神经网络强大的表征能力取得了优异的性能.然而，多视图数据固有的多源异构性使得大多数现有方法以单模态编码器实现对各个视图的独立编码，不仅增加了模型参数量，同时限制了模型的泛化能力.另一方面，低秩子空间表示被证明能够提升聚类性能，传统的核范数正则化优化没有考虑不同奇异值隐含的信息量差异，是矩阵秩的一个有偏估计.为此，提出了一种面向子空间聚类的多视图统一表示学习网络.首先，基于Transformer构建编码器，通过共享参数将异构视图以相同的映射规则投影到低维特征空间.其次，针对每个样本在不同视图中可能具有不同的表现，采用视图内样本加权融合的方法学习多视图统一表示.最后，引入加权Schatten-p范数对子空间表示矩阵施加低秩约束.在7个多视图数据集上的广泛实验验证了所提方法的有效性和优越性.

来源：2025年第5期

《计算机研究与发展》期刊编辑部

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