基于特征加权和非负矩阵分解的多视角聚类算法

发布时间：2017-10-09 02:24

  本文关键词：基于特征加权和非负矩阵分解的多视角聚类算法

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【摘要】：为了在多视角聚类过程中同时考虑特征权重和数据高维性问题,提出一种基于特征加权和非负矩阵分解的多视角聚类算法(Multiview Clustering Algorithm based on Feature Weighting and Non-negative Matrix Factorization,FWNMF-MC).FWNMF-MC算法根据每个视角中每个特征在聚类过程中的重要性,自动赋予不同的权值.通过将每个视角空间中的特征矩阵分解为基矩阵与系数矩阵的乘积,将多视角数据从高维空间映射到低维空间.为了有效利用每个视角信息挖掘聚簇结构,最大化每个视角在低维空间的一致性.最后实验结果表明FWNMF-MC算法的聚类效果明显优于已有的4种有代表性的多视角聚类算法.
【作者单位】： 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： 多视角数据 聚类 非负矩阵分解 特征权重
【基金】：国家自然科学基金(No.60873038;No.71272216) 中央高校基本科研业务费专项资金资助(No.HEUCF100603;No.HEUCFZ1212)
【分类号】：TP311.13
【正文快照】： 1引言由于多视角聚类区别看待不同视角的信息,融合多种视角信息以提高聚类效果,是近年来备受关注的聚类范式.Grigorios等[1,2]通过泛化单视角混合模型提出基于范例混合模型的多视角聚类算法(Convex Mix-ture Models,CMMs).Long等[3]通过引入映射函数,使得不同空间的模式具有可

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本文编号：997644