[发明专利]一种基于低秩约束自适应图学习的不完整多视图聚类方法在审
| 申请号： | 202211558793.X | 申请日： | 2022-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN115795333A | 公开（公告）日： | 2023-03-14 |
| 发明（设计）人： | 杜世强;张凯武;石玉清;刘宝锴 | 申请（专利权）人： | 西北民族大学 |
| 主分类号： | G06F18/23213 | 分类号： | G06F18/23213;G06F18/214 |
| 代理公司： | 青岛致嘉知识产权代理事务所(普通合伙) 37236 | 代理人： | 王巧丽 |
| 地址： | 730030 甘*** | 国省代码： | 甘肃;62 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于低秩约束自适应图学习的不完整多视图聚类方法，包括：S1、针对每个视图的数据矩阵，在LRR模型中引入距离正则化项和基于低秩表示的非负约束来学习具有全局和局部数据结构的图；S2、基于谱聚类的多视图聚类算法得到每个视图的聚类指标矩阵，通过加权融合机制使用所述聚类指标矩阵来学习所有视图的一致性表示；S3、使用基于乘数交替方向法ADMM的高效迭代更新算法对所述一致性表示的目标函数进行优化，在一致表示上使用K‑means算法得到最终的聚类结果。本发明可实现更好的聚类效果、获得质量更好的图，明显优于现有方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 约束 自适应 学习 完整 视图 方法 | ||
【主权项】：
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