Advanced Unsupervised Learning: A Comprehensive Overview of Multi-View Clustering Techniques
Advanced Unsupervised Learning: A Comprehensive Overview of Multi-View Clustering Techniques Представленный текст является всесторонним обзором кластеризации на основе множества представлений (Multi-view Clustering, MVC), области неконтролируемого машинного обучения, которая использует информацию из различных наборов признаков или "представлений" для улучшения производительности. Обзор систематически классифицирует и анализирует методы MVC, включая методы совместного обучения, глубокого обучения и графовые стратегии, подробно останавливаясь на их сильных и слабых сторонах. Особое внимание уделяется трем ключевым стратегиям интеграции представлений: раннему, позднему и совместному объединению (early, late, and joint learning fusion), а также рассмотрению проблем, таких как масштабируемость и обработка неполных данных. Кроме того, в статье описывается применение MVC в практических областях, таких как здравоохранение, анализ социальных сетей и компьютерное зрение, и предлагаются направления для будущих исследований. документ - https://arxiv.org/pdf/2512.05169v1 подписаться - https://t.me/arxivpaperu отправить донаты: USDT: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 BTC: bc1q8972egrt38f5ye5klv3yye0996k2jjsz2zthpr ETH: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 SOL: DXnz1nd6oVm7evDJk25Z2wFSstEH8mcA1dzWDCVjUj9e создано с помощью NotebookLM
Advanced Unsupervised Learning: A Comprehensive Overview of Multi-View Clustering Techniques Представленный текст является всесторонним обзором кластеризации на основе множества представлений (Multi-view Clustering, MVC), области неконтролируемого машинного обучения, которая использует информацию из различных наборов признаков или "представлений" для улучшения производительности. Обзор систематически классифицирует и анализирует методы MVC, включая методы совместного обучения, глубокого обучения и графовые стратегии, подробно останавливаясь на их сильных и слабых сторонах. Особое внимание уделяется трем ключевым стратегиям интеграции представлений: раннему, позднему и совместному объединению (early, late, and joint learning fusion), а также рассмотрению проблем, таких как масштабируемость и обработка неполных данных. Кроме того, в статье описывается применение MVC в практических областях, таких как здравоохранение, анализ социальных сетей и компьютерное зрение, и предлагаются направления для будущих исследований. документ - https://arxiv.org/pdf/2512.05169v1 подписаться - https://t.me/arxivpaperu отправить донаты: USDT: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 BTC: bc1q8972egrt38f5ye5klv3yye0996k2jjsz2zthpr ETH: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 SOL: DXnz1nd6oVm7evDJk25Z2wFSstEH8mcA1dzWDCVjUj9e создано с помощью NotebookLM