高效的多视图子空间聚类方法：结合稀疏梯度和锚点驱动的拉普拉斯正则化

《Pattern Recognition》：Efficient multi-view subspace clustering with coupled sparse gradient and anchor-driven Laplacian regularization

　　

钱城图|明阳|一然|景宇王|文丽

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  提出了一种具有增强鲁棒性的统一MVC框架。
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  通过$\gamma$*-TNN和${?}_2$以及对数范数（log-norm），改进了张量秩的近似和稀疏性。
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  提出了基于稀疏梯度和锚点驱动的图学习策略。
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  开发了一种具有收敛保证的高效优化算法。
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  大量实验表明，EMCSA的性能优于现有方法。