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多视图聚类新突破：基于最优传输的对比学习框架CSOT

作者及机构
本研究由Qian Zhang、Lin Zhang（共同一作）、Ran Song（通讯作者，IEEE高级会员）、Runmin Cong（IEEE高级会员）、Yonghuai Liu和Wei Zhang（IEEE高级会员）合作完成。作者团队主要来自山东大学控制科学与工程学院（中国）和Edge Hill大学计算机科学系（英国）。研究发表于2024年的《IEEE Transactions on Image Processing》（第33卷，页码4501-4515）。

学术背景
科学领域与问题背景
多视图聚类（Multi-View Clustering, MVC）旨在从多源数据（如不同传感器或视角采集的数据）中学习判别性表征。尽管现有方法通过对比学习（Contrastive Learning）缓解视图间的表征差异，但仍存在两大局限：
1. 全局语义对齐缺失：现有方法仅关注两两视图间的局部一致性，忽略多视图数据的全局语义模式；
2. 样本语义重要性差异未利用：不同样本对跨视图语义学习的贡献不均，但现有方法平等对待所有样本，导致关键信息未被充分挖掘。

研究目标
本文提出CSOT（Common Semantics via Optimal Transport）框架，通过最优传输（Optimal Transport, OT）在公共空间（Common Space）中整合多视图语义，并设计语义感知的加权策略，提升对比学习在多视图聚类中的效果。

研究方法与流程

1. 整体框架设计
CSOT包含三大模块：
- 视图内重构：通过编码器-解码器结构学习视图特异性表征；
- OT语义学习：在公共空间中生成联合聚类（Joint Clusters），通过OT实现样本与聚类的语义对齐；
- 语义感知对比学习：基于样本语义重要性动态调整对比损失权重。

2. 关键流程详述
（1）OT语义学习模块
- 公共空间构建：对各视图的投影特征取平均，生成多视图融合表征（公式4），随后通过K-means生成K个联合聚类（Joint Clusters），代表多视图语义模式。
- 最优传输映射：通过Sinkhorn算法求解OT问题（公式5），将各视图样本映射至联合聚类，得到软语义分配矩阵（公式6）。
- 语义一致性约束：通过KL散度（公式7）和OT损失（公式8）确保公共空间语义与视图预测标签的一致性。

（2）语义感知对比学习模块
- 权重设计：样本权重与其最大聚类分配概率成反比（公式12），突出语义独特样本的作用；
- 加权对比损失：在特征级对比损失中引入权重（公式13），提升跨视图表征学习效果。

3. 实验设置
- 数据集：涵盖11个多视图数据集（如MNIST-USPS、BDGP、CCV等），样本量从600至50,000不等（表I）。
- 实现细节：预训练视图编码器200轮，使用Adam优化器（学习率0.0003），超参数λ₁=0.3、λ₂=1.0。评估指标包括ACC（准确率）、NMI（归一化互信息）和Pur（纯度）。

主要结果

1. 性能对比
CSOT在多数数据集上显著超越现有方法（表II-IV）：
- MNIST-USPS：ACC达98.2%，较传统方法LMVSC提升12.5%；
- Caltech-5V：视图数增加时性能持续提升，ACC提高24.3%（表III），而部分对比方法（如AECODDC）性能下降；
- 跨视图检索任务：在Caltech-5V上的mAP（平均精度）优于MFLVC和GCFAgg（表IX），验证其语义对齐能力。

2. 消融实验
- OT模块必要性：移除OT后，BDGP数据集的NMI下降7.2%（表VIII）；
- 语义加权策略有效性：替换为普通对比损失后，Caltech-5V的ACC降低16.9%（表VII）。

3. 可视化分析
- 特征分布：t-SNE显示CSOT训练后，同类样本在公共空间中紧密聚集（图7）；
- 混淆矩阵：相比AECODDC，CSOT的预测标签与真实标签更一致（图4）。

结论与价值

科学价值
1. 理论创新：首次将OT引入多视图聚类的全局语义对齐，提出联合聚类作为跨视图语义桥梁；
2. 方法创新：语义感知加权机制解决了样本重要性差异问题，为对比学习提供新思路。

应用价值
适用于多模态数据（如RGB-D动作识别、跨域检索），在DHA和UWA数据集上ACC达89.4%（表V），优于现有方法。

研究亮点
1. OT驱动的语义学习：通过联合聚类实现全局视角的语义整合；
2. 动态加权策略：硬样本挖掘（Hard Sample Mining）提升模型鲁棒性；
3. 高效性：计算复杂度为O(M(B²+BKI+K²))，适合大规模数据（III-E节）。

局限与展望
当前框架假设视图数据完整对齐，未来将扩展至不完整或部分对齐场景（V节）。

其他有价值内容
- 显著性检验：通过ASO（Almost Stochastic Order）测试证明CSOT优于对比方法（表VI）；
- 参数敏感性分析：λ₁和λ₂分别在0.3和1.0时性能最优（图5）。

（报告全文约2200字）