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...
图1是本发明一种应用于多视角聚类的鲁棒性相似图表示的学习方法的流程图; 图2是eth-80数据库样例; 图3是cmumobo数据库样例; 图4是honda/ucsd数据库样例; 图5是coil-20数据库样例。 具体实施方式 下面结合实施例和附图对本发明的一种应用于多视角聚类的鲁棒性相似图表示的学习方法做出详细说明。 研究表明:超图...
论文摘要 在多组学数据的驱动下,一些多视图聚类算法已经成功应用于癌症亚型预测,旨在识别同一癌症中具有生物特征差异的亚型,从而改善患者的临床预后,设计个性化的治疗方案。由于omics数据中患者的数量远远小于基因的数量,基于相似性学习的多视角谱系聚类得到了广泛发展。然而,这些算法仍然存在一些问题,如过度依赖预设相似性矩...
摘要 一种应用于多视角聚类的鲁棒性相似图表示的学习方法:给出N个样本,每个样本都有M个视角,表示为M个特征矩阵;将特征矩阵映射得到M个低维空间的具有鲁棒性的特征矩阵;用M个具有鲁棒性的特征矩阵计算M个视角下的M个超图拉普拉斯矩阵;将M个超图拉普拉斯矩阵通过特征分解,映射成格拉斯曼流形上的M个点;构造目标函数;...
一种应用于多视角聚类的鲁棒性相似图表示的学习方法:给出N个样本,每个样本都有M个视角,表示为M个特征矩阵;将特征矩阵映射得到M个低维空间的具有鲁棒性的特征矩阵;用M个具有鲁棒性的特征矩阵计算M个视角下的M个超图拉普拉斯矩阵;将M个超图拉普拉斯矩阵通过特征分解,映射成格拉斯曼流形上的M个点;构造目标函数;使用迭...