深度低秩多视角子空间聚类

针对目前深度多视角子空间聚类算法因为缺少对自表达矩阵的低秩表示约束而导致的模型缺乏鲁棒性的问题,提出了深度低秩多视角子空间聚类算法。在深度多视角子空间聚类算法的基础上,通过矩阵分解将自表达层分解为多视角一致性自表达层和单视角特异性自表达层,得到具有低秩线型约束的双层自表达模块;强制所有视角的一致性自表达层的参数相同、特异性自表达层的参数各不相同,充分利用多视角数据的互补性;将自表达模块嵌入到每个视角的深度自编码器中,得到可以通过反向传播算法求解的深度低秩多视角子空间聚类模型;在深度模型训练中,一致性自表达层学习多视角数据的一致性信息,特异性自表达层学习单个视角的独特信息,双层自表达模块隐性地添加了低秩表示约束。6个公开数据集上的实验结果表明:与深度多视角子空间聚类算法相比,所提算法的聚类正确率平均提升了0.064,标准化互信息提升了0.064;所提算法的正确率和标准化互信息优于其他11种先进聚类算法的,聚类正确率最大提升了0.097,标准化互信息最大提升了0.103。