基于多样性的一致谱嵌入学习

摘要：

针对如何将多视图的丰富信息融合进一致图以及避免谱嵌入后续处理过程中导致的次优性能问题,提出一种基于多样性的一致谱嵌入学习的多视图聚类算法.该算法在考虑视图多样性的前提下自动学习权重以便更好地学习一致图,并学习一致的谱嵌入矩阵和离散化聚类标签矩阵.通过在真实数据集上与其他算法进行对比实验,证明了该算法在提升聚类性能方面的优越性.

关键词：一致图、自动加权、谱嵌入、多视图聚类

所属期刊栏目：60

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金12001057

在线出版日期：2022-10-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1133-1142