[发明专利]一种基于最优邻居核的多视图聚类机器学习方法在审
| 申请号： | 201810924271.4 | 申请日： | 2018-08-14 |
| 公开（公告）号： | CN109145976A | 公开（公告）日： | 2019-01-04 |
| 发明（设计）人： | 郑军;刘新旺 | 申请（专利权）人： | 聚时科技(上海)有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 翁惠瑜 |
| 地址： | 200082 上海市杨浦区*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于最优邻居核的多视图聚类机器学习方法，该方法通过优化一最优邻居核实现聚类，包括以下步骤：1)获取聚类任务和目标数据样本；2)基于所述聚类任务，引入正则化参数，建立基于最优邻居核的聚类优化目标函数；3)采用循环方式求解所述基于最优邻居核的聚类优化目标函数，实现聚类。与现有技术相比，本发明在邻域内选择最优邻居核，可以为聚类找到一个更合适的核，具有聚类性能优越等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 聚类 邻居 优化目标函数 机器学习 视图聚类 正则化参数 目标数据 循环方式 求解 邻域 样本 引入 优化 | ||
【主权项】：
1.一种基于最优邻居核的多视图聚类机器学习方法，其特征在于，该方法通过优化一最优邻居核实现聚类，包括以下步骤：1)获取聚类任务和目标数据样本；2)基于所述聚类任务，引入正则化参数，建立基于最优邻居核的聚类优化目标函数；3)采用循环方式求解所述基于最优邻居核的聚类优化目标函数，实现聚类。
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