通过NMF特征增强实现深度多视图子空间对抗聚类网络

《Neurocomputing》：Deep multi-view subspace adversarial clustering network via NMF feature enhancement

多视图非线性聚类方法NFEMAC通过高维空间投影、核局部流形捕获、NMF-CFEF特征增强融合和GAN鲁棒性优化，实现多视图数据的有效聚类。摘要：提出基于非负矩阵分解增强的深度多视图子空间对抗聚类网络NFEMAC，通过高维空间投影保持局部流形结构，利用NMF-CFEF模块融合跨视图分布特征，结合注意力机制优化共享潜在表示，并引入GAN提升聚类鲁棒性，实验表明优于现有方法。

　　多视角子空间聚类技术在数据处理和分析领域中展现出了显著的优势。与单一视角聚类相比，多视角聚类通过整合来自不同视角的数据特征，能够更全面地揭示数据的潜在结构，并将相似的样本归为一类。然而，当前主流的聚类方法在特征表示和潜在结构提取方面仍存在一定的局限性。这些方法通常关注于学习线性特征表示或构建一致的潜在表示，而忽略了数据中固有的非线性结构。这不仅可能导致特征表示的退化，还会限制聚类性能的提升。因此，针对这一问题，本文提出了一种基于非负矩阵分解（NMF）特征增强的深度多视角子空间对抗聚类网络（NFEMAC），旨在通过引入非线性结构的捕捉机制，提高模型在多视角数据上的聚类效果。

多视角数据的复杂性主要体现在其高维度特征和多源信息的融合上。在实际应用中，多视角数据通常由多个不同来源或不同视角的特征组成，例如图像的多个颜色通道、文本的多种语言表示，或是生物数据中的基因表达、蛋白质相互作用等。这些数据在高维空间中往往存在冗余信息，而传统的特征选择方法难以有效处理这一问题。此外，多视角数据之间的互补性和一致性也使得单一视角的聚类方法无法充分挖掘其潜在价值。因此，如何在多视角数据中有效地提取和融合特征信息，成为提升聚类性能的关键。

本文提出的NFEMAC框架，通过引入非负矩阵分解和对抗生成网络（GAN）等技术，有效解决了传统方法在多视角数据表示和聚类中的不足。NFEMAC主要由三个核心模块组成：基于核函数的潜在表示学习（KLRL）模块、跨视角特征增强融合（CFEF）模块以及基于GAN的鲁棒潜在表示聚类生成（RLRC-GAN）模块。KLRL模块通过高维空间中的可分性，利用核函数捕捉数据中的线性和非线性结构关系，同时保留数据的局部流形特性，从而提升潜在表示的学习能力。CFEF模块则结合了非负矩阵分解和注意力机制，通过对不同视角的特征分布结构进行增强，进一步优化潜在表示的质量，并通过注意力机制自适应地计算各视角的权重，提升模型的判别能力。最后，RLRC-GAN模块通过对抗学习机制，增强了潜在表示的鲁棒性，使模型在面对噪声和异常数据时仍能保持良好的聚类效果。

在方法论方面，本文首先介绍了NFEMAC的整体架构，然后详细阐述了各个模块的构建过程。KLRL模块通过引入核函数，使得模型能够在非线性空间中学习数据的潜在表示。这一模块不仅考虑了线性关系，还通过核方法捕捉了数据中的非线性结构，从而提高了模型的表达能力。CFEF模块则利用非负矩阵分解对局部流形信息进行提取，通过特征分布结构的增强，使得不同视角的潜在表示更加一致和具有判别性。同时，注意力机制的应用使得模型能够根据各视角的重要性动态调整权重，从而更好地融合多视角信息。RLRC-GAN模块则通过对抗学习的方式，增强了模型的鲁棒性。该模块采用Cauchy-Schwartz散度作为损失函数，优化了类别内部的紧凑性和类别之间的可分性，同时通过低秩约束进一步提升了潜在表示的整合能力。

在数据集描述部分，本文选择了七个公开的多视角数据集进行实验验证。这些数据集按照规模被分为小型、中型和大型。其中，ORL数据集包含400张40个不同个体的图像，每个个体有10张图像，用于测试模型在人脸识别任务中的表现。其他数据集则涵盖了不同领域的多视角数据，如文本、图像和生物信息等，以验证NFEMAC在不同应用场景下的通用性和有效性。通过在这些数据集上的实验，本文评估了NFEMAC在多视角聚类任务中的性能，并与其他典型方法进行了对比分析。

实验结果表明，NFEMAC在多个数据集上的聚类性能均优于现有方法。这一优势主要归因于其对非线性结构的捕捉能力以及对潜在表示的优化策略。传统的多视角聚类方法通常依赖于线性特征表示，难以充分挖掘数据中的复杂关系。而NFEMAC通过引入非负矩阵分解和注意力机制，能够更有效地提取和融合多视角信息，从而提升模型的表示能力和聚类效果。此外，对抗生成网络的应用使得模型在面对噪声和异常数据时仍能保持较高的鲁棒性，进一步增强了其在实际应用中的适用性。

在方法的实现过程中，本文还对模型的计算复杂度进行了分析。相比于传统的多视角聚类方法，NFEMAC在保持模型性能的同时，通过优化网络结构和特征融合策略，降低了计算复杂度。这使得NFEMAC在处理大规模多视角数据时具有更高的效率和可行性。此外，本文还提出了伪代码用于指导模型的训练过程，确保模型的可重复性和可操作性。

NFEMAC的创新点在于其对非线性结构的捕捉能力以及对潜在表示的优化策略。首先，该模型通过引入非负矩阵分解，能够更有效地提取数据的特征分布结构，从而增强潜在表示的表达能力。其次，注意力机制的应用使得模型能够自适应地调整各视角的权重，提升跨视角信息融合的效率。此外，对抗生成网络的引入使得模型在训练过程中能够动态更新判别条件和生成数据，从而提升潜在表示的鲁棒性和一致性。最后，低秩约束的使用进一步增强了潜在表示的整合能力，使得模型能够更好地处理多视角数据中的复杂关系。

本文的研究成果对于多视角聚类领域的进一步发展具有重要意义。首先，NFEMAC提供了一种新的思路，即通过非负矩阵分解和对抗生成网络相结合的方式，提升多视角数据的表示能力和聚类效果。其次，该模型在处理高维数据时表现出较强的鲁棒性，能够有效应对数据中的噪声和异常情况。此外，NFEMAC在保持模型性能的同时，降低了计算复杂度，使其在实际应用中更具可行性。这些优势使得NFEMAC在多个应用场景中具有广泛的应用前景，如图像识别、医学影像分析和生物信息学等。

在未来的展望中，本文提出了一些可能的研究方向。例如，可以进一步探索非负矩阵分解与其他特征提取方法的结合，以提升模型在不同数据类型上的适应能力。此外，可以研究如何在模型中引入更多的自适应机制，以更好地应对数据中的不确定性和复杂性。同时，模型的计算效率仍有进一步优化的空间，特别是在处理大规模多视角数据时，如何在保证模型性能的前提下，降低计算成本，将是未来研究的重要方向。最后，可以尝试将NFEMAC应用于其他机器学习任务，如分类、回归和生成模型，以验证其在不同任务中的泛化能力。

综上所述，本文提出的NFEMAC模型在多视角聚类任务中表现出色，能够有效捕捉数据中的非线性结构，并通过优化潜在表示和引入对抗学习机制，提升模型的鲁棒性和聚类效果。该模型不仅在理论上有创新，而且在实际应用中也具有较高的可行性。通过在多个数据集上的实验验证，本文展示了NFEMAC在多视角聚类领域的优越性，为后续研究提供了有益的参考和启示。