發(fā)布時(shí)間：2017-10-09 02:24

  本文關(guān)鍵詞：基于特征加權(quán)和非負(fù)矩陣分解的多視角聚類算法

  更多相關(guān)文章： 多視角數(shù)據(jù) 聚類 非負(fù)矩陣分解 特征權(quán)重

【摘要】：為了在多視角聚類過程中同時(shí)考慮特征權(quán)重和數(shù)據(jù)高維性問題,提出一種基于特征加權(quán)和非負(fù)矩陣分解的多視角聚類算法(Multiview Clustering Algorithm based on Feature Weighting and Non-negative Matrix Factorization,FWNMF-MC).FWNMF-MC算法根據(jù)每個(gè)視角中每個(gè)特征在聚類過程中的重要性,自動賦予不同的權(quán)值.通過將每個(gè)視角空間中的特征矩陣分解為基矩陣與系數(shù)矩陣的乘積,將多視角數(shù)據(jù)從高維空間映射到低維空間.為了有效利用每個(gè)視角信息挖掘聚簇結(jié)構(gòu),最大化每個(gè)視角在低維空間的一致性.最后實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明FWNMF-MC算法的聚類效果明顯優(yōu)于已有的4種有代表性的多視角聚類算法.
【作者單位】： 哈爾濱工程大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 多視角數(shù)據(jù) 聚類 非負(fù)矩陣分解 特征權(quán)重
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.60873038;No.71272216) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助(No.HEUCF100603;No.HEUCFZ1212)
【分類號】：TP311.13
【正文快照】： 1引言由于多視角聚類區(qū)別看待不同視角的信息,融合多種視角信息以提高聚類效果,是近年來備受關(guān)注的聚類范式.Grigorios等[1,2]通過泛化單視角混合模型提出基于范例混合模型的多視角聚類算法(Convex Mix-ture Models,CMMs).Long等[3]通過引入映射函數(shù),使得不同空間的模式具有可

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