Multiview deep autoencoder-inspired layerwise error-correcting non-negative matrix factorization
Autores: Liu, Yuan; Wan, Yuan; Yang, Zaili; Li, Huanhuan
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Multiview deep autoencoder-inspired layerwise error-correcting non-negative matrix factorization
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Agrupamiento multivista
Factorización de matrices no negativas
Estructuras jerárquicas
Arquitecturas profundas
Estructura inspirada en autoencoders
Aprendizaje de variedades de repulsión-atracción
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 21
Citaciones: Sin citaciones
El clustering de múltiples vistas (MVC) desempeña un papel crucial en el análisis holístico de datos complejos al aprovechar información complementaria de múltiples perspectivas, una necesidad en la era de big data.
Descripción
El clustering de múltiples vistas (MVC) desempeña un papel crucial en el análisis holístico de datos complejos al aprovechar información complementaria de múltiples perspectivas, una necesidad en la era de big data.