典型文献
基于多阶近邻融合的不完整多视图聚类算法
文献摘要：
在实际应用中,聚类多视图数据是一项重要的数据挖掘任务.样本缺失所导致的多视图不完整给聚类任务带来了巨大的挑战.大部分已有的不完整多视图聚类方法主要基于浅层图结构信息,易受到噪声及缺失数据的影响,且难以准确刻画并兼容所有视图的潜在结构,从而降低了聚类性能.为此,提出了一种更为鲁棒和灵活的基于多阶近邻扩散融合的不完整多视图聚类算法.该算法在利用多阶相似性学习不完整视图潜在结构的基础上,通过跨视图交叉扩散的方式,将不同阶的深层结构信息进行非线性融合,以此挖掘视图间更全面的结构信息,从而降低了缺失样本所导致的视图结构不确定性.进一步证明了所提算法的收敛性.实验结果表明,相比已有方法,所提出的算法在处理不完整多视图聚类问题上是更加有效的.
文献关键词：
不完整多视图聚类;结构信息;多阶近邻;交叉扩散;非线性融合
中图分类号：
作者姓名：
刘晓琳;白亮;赵兴旺;梁吉业
作者机构：
山西大学 计算机与信息技术学院, 山西 太原 030006;计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学), 山西 太原 030006
文献出处：
引用格式：
[1]刘晓琳;白亮;赵兴旺;梁吉业-.基于多阶近邻融合的不完整多视图聚类算法)[J].软件学报,2022(04):1354-1372
A类：
多阶近邻,不完整多视图,不完整多视图聚类
B类：
聚类算法,多视图数据,失所,聚类方法,图结构信息,缺失数据,潜在结构,相似性学习,交叉扩散,深层结构,非线性融合,结构不确定性,收敛性,聚类问题
AB值：
0.162127
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