【摘 要】
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当前,极大熵聚类（maximum entropy clustering,MEC）在面对多视角聚类任务时,是将多视角样本合并成为一个整体样本再进行处理,然而这样会破坏各视角的独立性特征,进而影响最终的
【基金项目】
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国家自然科学基金No.61170122, 教育部新世纪优秀人才支持计划No.NCET-12-0882~~
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当前,极大熵聚类（maximum entropy clustering,MEC）在面对多视角聚类任务时,是将多视角样本合并成为一个整体样本再进行处理,然而这样会破坏各视角的独立性特征,进而影响最终的划分结果。针对该问题,首先提出多视角协同划分极大熵聚类算法（multi-view collaborative partition MEC,Co MEC）,该算法加入一个协调各视角空间划分的约束项,使得每一视角在单独聚类过程中考虑到其他视角的影响;然后通过区分每个视角的重要性将Co MEC算法扩展为视角加权版本,
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