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基于图谱理论的多视图聚类是该领域的代表性方法之一.然而,现有模型尚存在3个问题.1)这类方法大多没有考虑不同视图之间的聚类性能差异,强制要求所有视图共享一个公共相似图;2)部分模型将相似图构建和聚类分步进行,导致所构建的相似图对于聚类任务并非最优;3)虽已有若干模型采用核学习处理数据间的非线性关系,但大多基于全局模型计算数据在核空间中的自表达关系,不利于充分挖掘局部非线性信息,且易带来沉重的计算负荷.为了应对以上问题,提出一种基于邻域多核学习的后融合多视图聚类算法,在类划分空间而不是数据相似图的层次