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基于一致引导的不完全多视图聚类
1
作者
安萍
彭军龙
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第5期254-263,共10页
为了解决传统聚类方法存在的效果差、泛化能力弱等问题,提出一种基于一致引导的不完全多视图聚类方法。将图学习和一致性表示学习集成到一个联合框架中,从而充分利用多视图数据信息。引入的自适应学习权值向量可以平衡不同视图的影响,...
为了解决传统聚类方法存在的效果差、泛化能力弱等问题,提出一种基于一致引导的不完全多视图聚类方法。将图学习和一致性表示学习集成到一个联合框架中,从而充分利用多视图数据信息。引入的自适应学习权值向量可以平衡不同视图的影响,联合正则化表示学习策略则为一致表示学习提供了更大的自由度。提出交替迭代优化算法对聚类进行优化。在七个数据集上的实验结果表明,提出的方法能够有效提升不完全多视图聚类的效果。
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关键词
多视图聚类
一致引导
图学习
正则化
自适应
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题名
基于一致引导的不完全多视图聚类
1
作者
安萍
彭军龙
机构
自然资源陕西省卫星应用技术中心
长沙理工大学交通工程学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第5期254-263,共10页
基金
湖南省自然科学基金重大项目(2015JJ2004)。
文摘
为了解决传统聚类方法存在的效果差、泛化能力弱等问题,提出一种基于一致引导的不完全多视图聚类方法。将图学习和一致性表示学习集成到一个联合框架中,从而充分利用多视图数据信息。引入的自适应学习权值向量可以平衡不同视图的影响,联合正则化表示学习策略则为一致表示学习提供了更大的自由度。提出交替迭代优化算法对聚类进行优化。在七个数据集上的实验结果表明,提出的方法能够有效提升不完全多视图聚类的效果。
关键词
多视图聚类
一致引导
图学习
正则化
自适应
Keywords
Multiple view clustering
Consistent guidance
Graph learning
Regularization
Adaptive algorithm
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
基于一致引导的不完全多视图聚类
安萍
彭军龙
《计算机应用与软件》
北大核心
2024
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