MVKSC算法的主要思想是在不同的数据视图上独立地构建核矩阵,然后通过某种策略将这些核矩阵融合成一个单一的表示,最后应用谱聚类来分割数据。 关键步骤与公式 1. 视图数据准备 假设我们有 个视图的数据集 ,其中每个 是 的矩阵, 是样本数量, 是第 2. 核矩阵构建 对于每个视图 ,构建一个核矩阵 ,其中元素 表示样...
谱聚类是基于图论的聚类方法,通常使用拉普拉斯矩阵(Laplacian Matrix)来捕捉图的结构信息。在多图聚类中,可以使用多个拉普拉斯矩阵的组合。 模块度优化方法(Modularity Optimization): 这种方法寻找最大化模块度Q的图划分,模块度是衡量图中社区结构质量的指标。 标签传播算法(Label Propagation Algorithm, LPA): LPA是一种基...
多视图聚类算法的基本原理是通过融合多个视图的信息,提取数据的共享特征和相互补充的信息,从而得到更准确和稳定的聚类结果。其中,关键问题是如何进行多视图数据融合和特征选择。 2.1 多视图数据融合 多视图数据融合是指将多个视图的数据进行整合,构建一个融合视图。常用的数据融合方法包括:特征级数据融合和决策级数据融合...
基于图学习的多视图聚类算法通过构建图模型，将多视图数据融合到一个统一的图中，并利用图学习算法进行聚类。这种方法能够充分利用多视图之间的互补信息，提高聚类的性能。相关工作 早期的研究工作主要集中在单视图聚类算法上，如K-means、谱聚类等。这些算法在处理多视图数据时无法充分利用多视图之间的信息，导致性能受限...
摘要:图聚类作为图挖掘领域的关键研究方向,旨在从图数据中发现具有相似性的子结构或节点群体,将它们划分为同一簇。多视图图聚类算法通过综合图数据的多个视图,充分利用底层信息以提升聚类质量。近年来,图对比学习的发展推动了基于深度图学习的多视图图聚类的迅速发展。然而,现有的图对比学习难以提高节点表示的识别性,这...
的行是数据点的嵌入,就是说一行对应一个数据,一共有n行,然后用k均值算法进行聚类。 作者的多视图谱聚类框架建立在标准谱聚类基础上,增加了半监督学习中的共正则化框架增加单一视图。 半监督学习中的共正则化基本上是通过使不同数据视图中的学习的假设在未标记数据上一致。
多视图聚类算法研究 摘要:多视图聚类算法是一种通过融合多个视图数据来进行聚类分析的算法。由于不同视图的观测数据往往反映了不同的特征和属性,因此融合多个视图的信息可以提高聚类结果的准确性和稳定性。本文将介绍多视图聚类算法的基本原理和常用方法,并重点讨论其应用、优势和存在的问题。 1.引言 聚类分析是一种...
基于多变量自学习与融合策略的多视图 聚类算法* 尚晓群杨海峰蔡江辉 (太原科技大学计算机科学与技术学院太原030024) 1引言 来自不同数据源的数据类型(如文本、图像、视频等)描述同一对象或主题, 形成了多视图数据[1～3]。例如,一个多媒体片段可由视频信号和音频信号 同时描述;一个网页的特征可通过文档文本、超链接...
WIMI微美全息研究的基于自监督判别特征学习的深度多视图聚类算法使用了深度学习模型来学习数据的特征表示,同时结合了多个视图的信息来进行聚类。假设有两个视图的数据,一个是图像视图,一个是文本视图。首先使用深度学习模型对图像视图进行特征学习,得到图像的特征表示。然后,使用相同的深度学习模型对文本视图进行特征学习,...
本文提出了一种新的多核 k-均值聚类方法,该方法采用了自加权的学习策略。与文献中的其它多核 k-均值方法不同,本文提出的方法可以学习共识内核并自动为每个内核分配最佳权重,而无需引入其他参数。 在本文中,提出了两个多视图聚类算法,协同正则的多视图子空间聚算法和自加权的多核 k-均值聚类算法。并在多个真实...