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insight - Multi-View-Clustering
Charakterisierung der Ungenauigkeit in Multi-View-Clustering
Die Kernaussage dieses Artikels ist, dass bestehende Multi-View-Clustering-Methoden die Ungenauigkeit von Objekten in überlappenden Regionen verschiedener Cluster nicht charakterisieren können, was zu einem hohen Fehlerrisiko führt. Daher schlagen die Autoren eine neue Methode, MvLRECM, vor, die Unsicherheit und Ungenauigkeit in Multi-View-Clustering charakterisieren kann.
Deterministische und differenzierbare Informationsreduktion für Multi-View-Clustering
Eine neue differenzierbare Informationsreduktion (DIB) bietet eine deterministische und analytische Lösung für Multi-View-Clustering, indem sie die gegenseitige Information ohne Notwendigkeit der variationellen Approximation direkt anpasst.
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