【摘 要】
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多视图聚类作为数据挖掘等领域的关键技术,受到了广泛关注,且成功应用在生物学、医学、自然语言处理和图形图像处理等领域,具有很高的研究与应用价值。多视图聚类通过融合多个视图的数据信息,得到一个综合的聚类分配结果。要利用不同视图的异构信息进行聚类,关键在于如何高效地融合所有视图的信息。大多数现有的多视图聚类算法首先提取多视图数据的潜在表示,然后对提取的潜在表示使用数据级的融合方法或分配级的融合方法进行融
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多视图聚类作为数据挖掘等领域的关键技术,受到了广泛关注,且成功应用在生物学、医学、自然语言处理和图形图像处理等领域,具有很高的研究与应用价值。多视图聚类通过融合多个视图的数据信息,得到一个综合的聚类分配结果。要利用不同视图的异构信息进行聚类,关键在于如何高效地融合所有视图的信息。大多数现有的多视图聚类算法首先提取多视图数据的潜在表示,然后对提取的潜在表示使用数据级的融合方法或分配级的融合方法进行融合,即算法的表示学习、数据级信息融合和分配级信息融合三部分是脱节的。为了解决上述问题,提高多视图聚类算法的聚类性能,本文提出了一种基于多级信息融合的多视图聚类算法。本文主要研究内容如下。首先,在现有的MvDSCN方法将表示学习与数据级信息融合结合的基础上,提出了一种基于数据级和分配级两级融合的多视图聚类算法,称为MvC-T。其基本思想是增加分配级别的多视图信息融合操作,即结合图构造,使用更新图的思想进行基本分配的融合,与已有的数据级多视图信息融合形成两级融合结构。实验结果表明,MvC-T相对于基础模型及其他现有多视图聚类算法,在准确率等四个评价指标上的聚类性能更优异,说明MvC-T是一种有效的多视图聚类算法。其次,由于MvC-T中的数据级信息融合和分配级信息融合不能实现联合融合,且仅使用公共自表达矩阵提取边关系,聚类结果依然较易被噪声数据多的视图所影响。为了进一步提高算法的聚类性能,提出了一种基于联合学习的多视图聚类算法,称为MvCJ。其基本思想是首先提取新的边关系更好地进行数据级信息融合;然后增加聚类损失用以指导自表达矩阵的生成和基本分配的更新,从而实现表示学习、数据级信息融合和分配级信息融合的联合学习。在实验中,通过与MvC-T及其他现有多视图聚类算法进行比较,结果表明MvC-J在准确率等四个评价指标上的表现更优异。
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