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基于图的多视角聚类算法综述

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多视角聚类通过利用多视角之间的互补性和一致性信息来提高聚类的性能.近年来受到越来越多的关注.为了及时掌握目前基于图的多视角聚类算法的研究现状与最新技术,对大量的、最新的多视角图聚类进行调查、归纳整理、分类及总结.根据多视角聚类涉及的算法机制和数学原理,并进一步分为基于图、基于网络和基于谱的聚类方法.不仅详细介绍了每一类算法数学原理、算法模型,而且还举例说明了这些算法的应用.报告了基于图的多视角聚类的现状,最后总结了各类算法的优缺点,并指出了当下的挑战以及未来研究发展的方向.
A Survey of Graph-based Multi-view Clustering Algorithms

王春杰、何进荣、王文发

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延安大学数学与计算机科学学院 延安 716000

图聚类 网络聚类 谱聚类 多视角聚类 图构造 多维特征 图融合

国家自然科学基金国家自然科学基金国家自然科学基金地区项目

6190233961763046618660389

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.02.002

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(2)
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