多視点クラスタリングにおける不確実性の特徴付け

本論文では、多視点データにおける不確実性と不精確さを特徴付けるための新しい多視点エビデンス c-means クラスタリング手法を提案する。提案手法は、各オブジェクトが異なるクラスターに様々な支持度で所属できるようにし、オーバーラップ領域のオブジェクトをメタクラスターに割り当てることで、不確実性と不精確さを表現する。さらに、エントロピーベースの重み付けと低ランク制約を導入し、精度を向上させる。