【摘 要】
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现存的多视角聚类算法能够充分利用多个视角的信息进行聚类,因而其聚类效果较单视角聚类算法更优,但是绝大多数多视角聚类算法在聚类过程中为各个视角赋予了同等的权重值,这
【机 构】
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广东理工学院信息工程学院,河南理工大学电气工程与自动化学院
【基金项目】
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河南省重点科技公关项目(142102210231);广东理工学院校级项目(GKJ2017016)
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现存的多视角聚类算法能够充分利用多个视角的信息进行聚类,因而其聚类效果较单视角聚类算法更优,但是绝大多数多视角聚类算法在聚类过程中为各个视角赋予了同等的权重值,这对于划分不明确的视角,会严重影响聚类的最终结果。目前的加权K-means聚类算法在面对多视角聚类任务时,能解决上述权重的取值分配问题,但其权重在迭代过程中会出现除以零错误,造成相关视角的丢失。针对这个问题,提出了一种优化加权多视角K-means聚类算法(MKSC)。该算法给每个视角分配权重,利用加权策略有效地控制各个视角的重要程度,通过引入常数对
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