对于多视角的数据而言,不同视图得到的样本中心存在较大差异,如果独立的对每个视图进行kmeans,流形融合是不可能的。 作者合并所有特征生成anchor点,然后在不同视角下分割结果点。 类似于之前的方法,我们求原始数据和突出点之间的二部图(部分表示)Z通过核函数,核函数中使用最多的是高斯核。 关联矩阵 W(v)=[0Z(v...
与存在的缺失多视角聚类算法相比,本文的优点有: 1.它能够捕获样本间更多的非线性关系通过使用基于核的相似性方法 2.有更小的时间复杂度(这也是anchor学习的主要原因) 3.能够处理负值数据,也可以扩展到两个视角以上的多个视角 先来解释一下常见的概念:缺失多视角数据,一般的讨论是指对于两个视角的数据而言,存在一...
自适应近邻图学习的多视角聚类方法是一种高级的机器学习技术,旨在处理含有多个表示(或称为“视角”)的数据集,每个视角提供关于数据的不同侧面或特征信息。 这种方法通过整合多个视角下的信息来改善聚类效果,特别是在数据具有复杂结构和高维度的情况下更为有效。核心思想是利用自适应机制来优化邻近关系的建模,以及跨视角...
提高聚类精度 多视角聚类可以综合考虑多视角数据中的多种特征和角度，从而更全面地反映数据的本质，提高聚类的精度和稳定性。增强数据理解 多视角聚类可以更好地揭示数据的内在结构和关系，从而增强对数据的理解和分析能力。拓展应用领域 多视角聚类可以应用于各种领域中，如视频分析、社交媒体分析、医学图像处理等，为...
在五个数据集上均取得了最好的聚类效果，说明所提出的基于图卷积神经网络的聚类方法可以有效挖掘视角间互补与一致特性并提升聚类性能。关键词：多视角聚类；图卷积神经网络；相对熵 文献标志码：A 中图分类号：TP18doi ：10.3778/j.issn.1002-8331.2010-0274 Multi-view Clustering via Graph Convolutional Neural ...
摘要 本发明公开了一种基于局部子空间学习的多视角聚类方法。本发明方法,包括:对数据在不同视角下进行特征提取,并生成相应的核矩阵,使用基于局部子空间学习的多视角方法获得统一的核矩阵,使用拉普拉斯映射算法进行映射,对低维空间中的表示采用Kmeans算法进行聚类得到结果。本发明实现了多视角聚类方法,同时提高了聚类的效...
当前,基于协同学习机制的多视角聚类技术存在如下两点不足:第一,以往构造的用于各视角协同学习的逼近准则物理含义不明确且控制简单;第二,以往算法均默认各视角的重要性程度是相等的,缺少各视角重要性自适应调整的能力.针对上述不足:首先,基于具有良好物理解释性的Havrda-Char
基于自适应邻近点的多视角聚类方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于自适应邻近点的多视角聚类方法说明:本发明提供了一种基于自适应邻近点的多视角聚类方法。首先,计算待聚类样本不同视角下的特征矩阵,并进行数...专利查询请上爱企查
视角聚类算法双层空间聚类优化 大连理工大学专业学位硕士学位论文-I-摘要多视角数据相对单一视角数据针对同一数据集能够提供更丰富的信息来表示其潜在结构,在聚类问题中倍受关注。多视角数据聚类的传统方法通常假设所有视角下样例都具有完整的特征集。然而,在实际应用中,经常会出现在某些视角下样例丢失特征集的情况,导致聚类...
本发明提供了一种基于自适应邻近点的多视角聚类方法。首先,计算待聚类样本不同视角下的特征矩阵,并进行数据预处理,利用预处理后的数据和初始化权重求解所构建的带秩约束的函数模型,得到初始邻接图;然后,构建基于自学习权重的多视角聚类函数模型,并进行迭代求解,得到最优邻接图;最后,求解得到最优邻接图的连通分量,即...