特征直连与结构化约束的多视图子空间聚类

张翼飞; 邓秀勤; 王卓薇

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特征直连与结构化约束的多视图子空间聚类

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多视图子空间聚类作为处理多视图数据的聚类算法,其目的在于学习到一个共识的子空间后用于聚类。但是,现存的多视图子空间聚类算法只是将目标放在了原有的多个视图上,忽略了通过特征直连得到的数据。提出的FSMC算法使原有的多个视图与特征直连视图相互学习,通过误差重构和结构化约束子空间得到一个更加合适的子空间表示,同时还考虑了多视图与特征直连视图的权重关系。最后,在4个基准数据集上进行实验,验证了算法的有效性。

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来源
《计算机工程与科学》 |2022年第4期|753-760|共8页
作者
张翼飞; 邓秀勤; 王卓薇;
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作者单位

广东工业大学数学与统计学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机仿真;
关键词
多视图子空间; 共识矩阵; 特征直连; 结构化约束;

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