多视图学习通过LEVERAG-ING-ING-ING相同对象之间的关系来完成分类的任务目标。大多数现有方法通常关注多个视图之间的一致性和互补性。但并非所有这些信息都非常有用于分类任务。相反，它是扮演重要作用的具体辨别信息。钟张等。通过联合非负矩阵分组探讨不同视图中的共同视图中存在的判别和非歧视信息。在本文中，我们通过使用跨熵损耗函数来改善该算法来改善目标函数更好。最后，我们在相同数据集上的原始实施更好的分类效果，并在许多最先进的算法上显示其优越性。

多视图学习尝试通过利用多视图数据之间的共识和/或互补性来生成具有更好性能的模型。然而，就互补性而言，大多数现有方法只能找到单一互补性而不是多样性的互补信息。在本文中，为了同时利用互补性和一致性，对多视图代表学习的互相促进互补性的深度学习的潜力，提出了一种新的监督多视图表示学习算法，称为自我关注具有多样性促进互补性的多视图网络（SAMVDPC）通过一组编码器利用一致性，使用自我关注查找需要多样性的互补信息。在八个现实世界数据集上进行的广泛实验已经证明了我们所提出的方法的有效性，并在几种基线方法上显示出优于的优势，只考虑单个互补信息。

旨在解决不完整的多视图数据中缺少部分视图的聚类问题的不完整的多视图聚类，近年来受到了越来越多的关注。尽管已经开发了许多方法，但大多数方法要么无法灵活地处理不完整的多视图数据，因此使用任意丢失的视图，或者不考虑视图之间信息失衡的负面因素。此外，某些方法并未完全探索所有不完整视图的局部结构。为了解决这些问题，本文提出了一种简单但有效的方法，称为局部稀疏不完整的多视图聚类（LSIMVC）。与现有方法不同，LSIMVC打算通过优化一个稀疏的正则化和新颖的图形嵌入式多视图矩阵分数模型来从不完整的多视图数据中学习稀疏和结构化的潜在表示。具体而言，在基于矩阵分解的这种新型模型中，引入了基于L1规范的稀疏约束，以获得稀疏的低维单个表示和稀疏共识表示。此外，引入了新的本地图嵌入项以学习结构化共识表示。与现有作品不同，我们的本地图嵌入术语汇总了图形嵌入任务和共识表示任务中的简洁术语。此外，为了减少多视图学习的不平衡因素，将自适应加权学习方案引入LSIMVC。最后，给出了有效的优化策略来解决我们提出的模型的优化问题。在六个不完整的多视图数据库上执行的全面实验结果证明，我们的LSIMVC的性能优于最新的IMC方法。该代码可在https://github.com/justsmart/lsimvc中找到。

多视图无监督的特征选择（MUF）已被证明是一种有效的技术，可降低多视图未标记数据的维度。现有方法假定所有视图都已完成。但是，多视图数据通常不完整，即，某些视图中显示了一部分实例，但并非所有视图。此外，学习完整的相似性图，作为现有MUFS方法中重要的有前途的技术，由于缺少的观点而无法实现。在本文中，我们提出了一个基于互补的和共识学习的不完整的多视图无监督的特征选择方法（C $^{2} $ IMUFS），以解决上述问题。具体而言，c $^{2} $ imufs将功能选择集成到扩展的加权非负矩阵分解模型中，配备了自适应学习视图和稀疏的$ \ ell_ {2，p} $ - norm-norm，它可以提供更好的提供适应性和灵活性。通过从不同视图得出的多个相似性矩阵的稀疏线性组合，介绍了互补学习引导的相似性矩阵重建模型，以在每个视图中获得完整的相似性图。此外，c $^{2} $ imufs学习了跨不同视图的共识聚类指示器矩阵，并将其嵌入光谱图术语中以保留本地几何结构。现实世界数据集的全面实验结果证明了与最新方法相比，C $^{2} $ IMUF的有效性。

Multi-view unsupervised feature selection has been proven to be efficient in reducing the dimensionality of multi-view unlabeled data with high dimensions. The previous methods assume all of the views are complete. However, in real applications, the multi-view data are often incomplete, i.e., some views of instances are missing, which will result in the failure of these methods. Besides, while the data arrive in form of streams, these existing methods will suffer the issues of high storage cost and expensive computation time. To address these issues, we propose an Incremental Incomplete Multi-view Unsupervised Feature Selection method (I$^2$MUFS) on incomplete multi-view streaming data. By jointly considering the consistent and complementary information across different views, I$^2$MUFS embeds the unsupervised feature selection into an extended weighted non-negative matrix factorization model, which can learn a consensus clustering indicator matrix and fuse different latent feature matrices with adaptive view weights. Furthermore, we introduce the incremental leaning mechanisms to develop an alternative iterative algorithm, where the feature selection matrix is incrementally updated, rather than recomputing on the entire updated data from scratch. A series of experiments are conducted to verify the effectiveness of the proposed method by comparing with several state-of-the-art methods. The experimental results demonstrate the effectiveness and efficiency of the proposed method in terms of the clustering metrics and the computational cost.

在本文中，我们提出了一种新颖的细节多视图深度子空间网（AMVDSN），其深入探讨了多个视图中的一致性和特定信息，并通过考虑每个视图通过注意机制获得的动态贡献来熔化它们。与大多数多视图子空间学习方法不同，它们直接重建原始数据的数据点，或者在深层或浅层空间中学习表示时仅考虑一致性或互补性，我们提出的方法旨在查找明确认为共识和观点的联合潜在表示 - 多个视图之间的特定信息，然后对学习的联合潜在表示执行子空间群集。基础，不同的视图与表示学习有不同的贡献，我们引入了关注机制来导出每个视图的动态权重，这比以前的融合方法更好多视图子空间群集的领域。所提出的算法是直观的，并且由于神经网络框架，通过使用随机梯度下降（SGD）可以容易地优化，其与传统的子空间聚类方法相比，这也提供了强大的非线性表征能力。七个现实世界数据集的实验结果表明了我们提出的算法对某些最先进的子空间学习方法的有效性。

随着数据采集技术的发展，多视图学习已成为一个热门话题。一些多视图学习方法假设多视图数据已经完成，这意味着所有实例都存在，但这太理想了。某些用于传递不完整多视图数据的基于张量的方法已经出现并取得了更好的结果。但是，仍然存在一些问题，例如使用传统的张量规范，这使计算高且无法处理样本外。为了解决这两个问题，我们提出了一种新的不完整的多视图学习方法。定义了一个新的张量规范来实现图形张量数据恢复。然后将恢复的图定于样品的一致的低维表示。此外，自适应权重配备了每种视图，以调整不同视图的重要性。与现有方法相比，我们的方法也不仅仅探讨视图之间的一致性，但也通过使用学习的投影矩阵获得了新样本的低维表示。基于不精确的增强Lagrange乘数（ALM）方法的有效算法旨在解决模型，并证明了收敛性。四个数据集的实验结果显示了我们方法的有效性。

多视图学习可以更全面地涵盖数据样本的所有功能，因此多视图学习引起了广泛的关注。传统的子空间聚类方法，如稀疏子空间群集（SSC）和低排名子空间群集（LRSC），为单个视图簇聚集亲和矩阵，从而忽略视图之间的融合问题。在我们的文章中，我们提出了一种基于注意力和AutoEncoder（MSALAA）的新的多视图子空间自适应学习。该方法组合了深度自动统计器和用于对齐各种视图的自我表示的方法，以在多视图低级稀疏子空间聚类（MLRSSC）中，这不仅可以将能力提高到非线性拟合，而且也可以满足多视图学习的一致性与互补原则。我们经验遵守六个现实生活数据集的现有基线方法的重大改进。

常规的多视图聚类试图基于所有观点的假设，以完全观察到所有观点的假设。但是，在诸如疾病诊断，多媒体分析和建议系统之类的实际应用中，常见的是，在许多情况下，并非所有样品的观点都可以使用，这导致常规多视图聚类方法的失败。在此不完整的多视图数据上的聚类称为不完整的多视图聚类。鉴于有前途的应用前景，近年来对不完整的多视图聚类的研究取得了明显的进步。但是，没有调查可以总结当前的进展并指出未来的研究方向。为此，我们回顾了最新的关于多视图聚类的研究。重要的是，我们提供一些框架来统一相应的不完整的多视图聚类方法，并从理论和实验角度对某些代表性方法进行深入的比较分析。最后，为研究人员提供了不完整的多视图聚类领域中的一些开放问题。

多视图学习是一个学习问题，它利用对象的各种表示来挖掘宝贵的知识并提高学习算法的性能，并且多视图学习的重要方向之一是子空间学习。正如我们所知，自动编码器是深度学习的方法，它可以通过重建输入来学习原始数据的潜在特征，并基于这一点，我们提出了一种名为基于自动编码器的共训练多视图学习的新算法（ACMVL）利用互补性和一致性，并找到多个视图的联合潜在特征表示。该算法有两个阶段，首先是培训每个视图的自动编码器，第二阶段是训练监督网络。有趣的是，两个阶段部分地分享权重，并通过共同培训过程互相帮助。根据实验结果，我们可以学习良好的潜在特征表示，并且每个视图的自动编码器具有比传统的自动编码器更强大的重建能力。

由于巨大的未标记数据的出现，现在已经增加了更加关注无监督的功能选择。需要考虑使用更有效的顺序使用样品训练学习方法的样本和潜在效果的分布，以提高该方法的鲁棒性。自定步学习是考虑样本培训顺序的有效方法。在本研究中，通过整合自花枢学习和子空间学习框架来提出无监督的特征选择。此外，保留了局部歧管结构，并且特征的冗余受到两个正则化术语的约束。 $ l_ {2,1 / 2} $ - norm应用于投影矩阵，旨在保留歧视特征，并进一步缓解数据中噪声的影响。然后，提出了一种迭代方法来解决优化问题。理论上和实验证明了该方法的收敛性。将所提出的方法与九个现实世界数据集上的其他技术的算法进行比较。实验结果表明，该方法可以提高聚类方法的性能，优于其他比较算法。

多视图数据通常在数据挖掘应用程序中遇到。从多视图数据中有效提取信息需要特定的聚类方法设计，以适应具有多种视图的数据，这是非平凡且具有挑战性的。在本文中，我们通过利用不同观点的常见和特定信息的双重表示，提出了一种新颖的一步多视图聚类方法。动机源于以下理由：多视图数据不仅包含视图之间的一致知识，还包含每个视图的独特知识。同时，为了使表示学习更具体地针对聚类任务，提出了一个单步学习框架，以整体整合表示表示和聚类分区。在此框架中，表示形式学习和聚类分区相互受益，从而有效地改善了聚类性能。在基准多视图数据集上进行的广泛实验的结果清楚地证明了该方法的优越性。

Transfer learning aims at improving the performance of target learners on target domains by transferring the knowledge contained in different but related source domains. In this way, the dependence on a large number of target domain data can be reduced for constructing target learners. Due to the wide application prospects, transfer learning has become a popular and promising area in machine learning. Although there are already some valuable and impressive surveys on transfer learning, these surveys introduce approaches in a relatively isolated way and lack the recent advances in transfer learning. Due to the rapid expansion of the transfer learning area, it is both necessary and challenging to comprehensively review the relevant studies. This survey attempts to connect and systematize the existing transfer learning researches, as well as to summarize and interpret the mechanisms and the strategies of transfer learning in a comprehensive way, which may help readers have a better understanding of the current research status and ideas. Unlike previous surveys, this survey paper reviews more than forty representative transfer learning approaches, especially homogeneous transfer learning approaches, from the perspectives of data and model. The applications of transfer learning are also briefly introduced. In order to show the performance of different transfer learning models, over twenty representative transfer learning models are used for experiments. The models are performed on three different datasets, i.e., Amazon Reviews, Reuters-21578, and Office-31. And the experimental results demonstrate the importance of selecting appropriate transfer learning models for different applications in practice.

近年来，多视图学习迅速发展。尽管许多先前的研究都认为每个实例都出现在所有视图中，但在现实世界应用程序中很常见，从某些视图中丢失实例，从而导致多视图数据不完整。为了解决这个问题，我们提出了一个新型潜在的异质图网络（LHGN），以实现不完整的多视图学习，该学习旨在以灵活的方式尽可能充分地使用多个不完整的视图。通过学习统一的潜在代表，隐含地实现了不同观点之间一致性和互补性之间的权衡。为了探索样本与潜在表示之间的复杂关系，首次提出了邻域约束和视图约束，以构建异质图。最后，为了避免训练和测试阶段之间的任何不一致之处，基于图形学习的分类任务应用了转导学习技术。对现实世界数据集的广泛实验结果证明了我们模型对现有最新方法的有效性。

不完整的多视图聚类旨在通过使用来自多种模式的数据来增强聚类性能。尽管已经提出了几种研究此问题的方法，但以下缺点仍然存在：1）很难学习潜在的互补性但不使用标签信息而保持一致性的潜在表示； 2）因此，当完整的数据稀缺时，在不完整的数据中未能充分利用不完整数据中的隐藏信息会导致次优群集性能。在本文中，我们提出了与生成对抗网络（CIMIC-GAN）的对比度不完整的多视图图像聚类，该网络使用GAN填充不完整的数据并使用双对比度学习来学习完整和不完整的数据的一致性。更具体地说，考虑到多种方式之间的多样性和互补信息，我们将完整和不完整数据的自动编码表示为双对比度学习，以实现学习一致性。将gan集成到自动编码过程中不仅可以充分利用不完整数据的新功能，而且可以在存在高数据缺失率的情况下更好地概括该模型。在\ textColor {black} {四}广泛使用的数据集上进行的实验表明，cimic-gan优于最先进的不完整的多视图聚类方法。

深度多视图聚类方法取得了显着的性能。然而，所有这些都未能考虑在多视图样本上的难度标签（训练样本的地面真理的不确定性），这可能导致非群体聚类网络在训练过程中陷入糟糕的本地Optima;更糟糕的是，多视图样本的难度标签始终不一致，但事实使其更具挑战性。在本文中，我们提出了一种新的深对抗性不一致的认知采样（DACE）方法，用于多视图逐行子空间聚类。提出了多视图二进制分类（简单或困难）丢失和特征相似性损失，共同学习二进制分类器和深度一致的特征嵌入网络，在多维型一致样本的难度标签上过度的对手Minimax游戏。我们开发了一种多视图认知采样策略，可从易于困难的多视图聚类网络训练中选择输入样本。然而，容易和难以样品的分布混合在一起，因此实现目标并不差。要解决它，我们可以定义具有理论保证的采样概率。基于此，一种金段机制进一步设计用于生成样本集边界，以通过栅极单元逐渐选择具有变化难度标签的样本，该门单元用于共同学习多视图常见渐进子空间和聚类网络以进行更高效聚类。四个现实世界数据集的实验结果证明了守护处的优越性。

多视图聚类（MVC）最佳地集成了来自不同视图的互补信息，以提高聚类性能。尽管在各种应用中证明了有希望的性能，但大多数现有方法都直接融合了多个预先指定的相似性，以学习聚类的最佳相似性矩阵，这可能会导致过度复杂的优化和密集的计算成本。在本文中，我们通过对齐方式最大化提出了晚期Fusion MVC，以解决这些问题。为此，我们首先揭示了现有K-均值聚类的理论联系以及基本分区和共识之一之间的对齐。基于此观察结果，我们提出了一种简单但有效的多视算法，称为LF-MVC-GAM。它可以从每个单独的视图中最佳地将多个源信息融合到分区级别，并最大程度地将共识分区与这些加权基础分区保持一致。这种对齐方式有助于整合分区级别信息，并通过充分简化优化过程来大大降低计算复杂性。然后，我们设计了另一个变体LF-MVC-LAM，以通过在多个分区空间之间保留局部内在结构来进一步提高聚类性能。之后，我们开发了两种三步迭代算法，以通过理论上保证的收敛来解决最终的优化问题。此外，我们提供了所提出算法的概括误差约束分析。对十八个多视图基准数据集进行了广泛的实验，证明了拟议的LF-MVC-GAM和LF-MVC-LAM的有效性和效率，范围从小到大型数据项不等。拟议算法的代码可在https://github.com/wangsiwei2010/latefusionalignment上公开获得。

区分观点的重要性已经证明对半监督多视图学习模型非常有用。但是，现有策略不能利用半监督信息，只区分从数据特征的角度来看视图的重要性，这通常受到低质量观点的影响，然后导致性能差。在本文中，通过建立标记数据与不同视图的重要性之间的联系，我们提出了一种自动加权策略来评估从标签视角来评估视图的重要性，以避免不重要或低质量视图的负面影响。基于此策略，我们提出了一种转导半监督自动加权多视图分类模型。可以通过标记的数据有效地确定所提出的模型的初始化，这是实用的。该模型分离为三个小规模的子问题，可以通过局部收敛保证有效地优化。分类任务的实验结果表明，与其他相关方法相比，该方法以最低计算成本实现最佳或次优的分类精度，重量变更实验表明，我们所提出的策略可以比其他相关策略更准确地区分视图重要性在具有低质量视图的多视图数据集上。

多视图子空间聚类传统上专注于集成异构特征描述以捕获更高维度信息。一种流行的策略是从不同视图生成常见的子空间，然后应用基于图形的方法来处理群集。但是，这些方法的性能仍然受到两个限制，即多视图融合模式以及融合过程与聚类任务之间的连接。为了解决这些问题，我们通过细粒度图形学习提出了一种新的多视图子空间聚类框架，可以在不同视图之间讲述本地结构之间的一致性，并比以前的重量规则更精细地集成所有视图。与文献中的其他模型不同，引入了点级图正规化和频谱聚类的重新介绍，以执行图形融合并将共享集群结构一起学习在一起。在五个真实数据集上进行了广泛的实验，表明该框架对SOTA算法具有可比性。

Nonnegative Tucker Factorization (NTF) minimizes the euclidean distance or Kullback-Leibler divergence between the original data and its low-rank approximation which often suffers from grossly corruptions or outliers and the neglect of manifold structures of data. In particular, NTF suffers from rotational ambiguity, whose solutions with and without rotation transformations are equally in the sense of yielding the maximum likelihood. In this paper, we propose three Robust Manifold NTF algorithms to handle outliers by incorporating structural knowledge about the outliers. They first applies a half-quadratic optimization algorithm to transform the problem into a general weighted NTF where the weights are influenced by the outliers. Then, we introduce the correntropy induced metric, Huber function and Cauchy function for weights respectively, to handle the outliers. Finally, we introduce a manifold regularization to overcome the rotational ambiguity of NTF. We have compared the proposed method with a number of representative references covering major branches of NTF on a variety of real-world image databases. Experimental results illustrate the effectiveness of the proposed method under two evaluation metrics (accuracy and nmi).