[发明专利]基于成对协同正则化和NMF的自适应多视图聚类方法有效
| 申请号： | 201710466702.2 | 申请日： | 2017-06-20 |
| 公开（公告）号： | CN107292341B | 公开（公告）日： | 2019-12-10 |
| 发明（设计）人： | 王秀美;张天真;高新波;王鑫鑫;李洁;邓成;田春娜 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 61205 陕西电子工业专利中心 | 代理人： | 韦全生;王品华 |
| 地址： | 710071 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于成对协同正则化和NMF的自适应多视图聚类方法，用于解决现有多视图聚类方法中存在的精度低和归一化交互信息低的技术问题，实现步骤为：获取原始图像集的归一化非负多视图数据；计算多视图数据的拉普拉斯矩阵；构建成对协同正则化和NMF的自适应多视图聚类的目标函数；分别获取基矩阵、系数矩阵和权重参数的迭代更新表达式；获取更新后的基矩阵、系数矩阵和权重参数；对更新后的系数矩阵进行K‑均值聚类，得到聚类结果。本发明利用成对协同正则化方法保持视图间的相似性，并利用自适应方法自动学习视图内的相似性约束项的权重参数，有效提高了多视图聚类的性能，可应用于客户信息分析、金融分析和医学等领域。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 成对 协同 正则 nmf 自适应 视图 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于成对协同正则化和NMF的自适应多视图聚类方法，包括如下步骤：/n(1)获取原始图像集的非负多视图数据
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