典型文献
流形正则引导的自适应加权多视角子空间聚类
文献摘要：
现有多视角子空间聚类方法大多学习多视角数据的一致共享信息,并将每个视角的贡献视为同等重要以集成多个视角的差异信息.然而此思想忽略不同视角间可能存在的噪声或冗余,导致最终聚类性能不佳.为此,文中提出流形正则引导的自适应加权多视角子空间聚类算法.算法采用核范数学习每个视角的一致性全局低秩表示信息并利用组效应刻画不同视角的差异信息.根据流形正则的思想,自适应学习每个视角的权重,自动为每个视角的差异信息分配贡献度.再根据自适应权重集成差异信息并融合一致信息,获得最终的共识表示.最后利用该共识表示实现聚类.在6个公开数据集上的实验表明文中算法能有效提升多视角聚类性能.
文献关键词：
多视角聚类;子空间聚类;自适应加权;流形正则
中图分类号：
作者姓名：
林燕铭;陈晓云
作者机构：
福州大学 数学与统计学院 福州 350108
文献出处：
引用格式：
[1]林燕铭;陈晓云-.流形正则引导的自适应加权多视角子空间聚类)[J].模式识别与人工智能,2022(11):965-976
A类：
B类：
流形正则,自适应加权,多视角子空间聚类,聚类方法,多视角数据,共享信息,同等重要,不同视角,出流,聚类算法,核范数,低秩表示,自适应学习,贡献度,自适应权重,致信,公开数据集,明文,多视角聚类
AB值：
0.246401
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
