图的多视角一致性稀疏聚类

Multiview consistency sparse clustering for graph

刘瑜童 ¹滕少华 ¹张巍¹

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作者信息

1. 广东工业大学计算机学院,广州510006
折叠

摘要

提出了一种新的面向图的一致性多视角稀疏聚类框架,该方法先将多视角数据分解为一致性与不一致性部分;然后采用相似性度量方法与KNN(K-nearest neighbor)算法对多视角数据进行分解与融合;再运用稀疏表示学习多视角图的一致性相似矩阵,进而通过谱聚类获取聚类结果.最后,设计并实现了一种交替迭代优化算法求解目标函数,并在八个多视角数据集上通过对比实验验证了该方法的有效性.

关键词

多视角聚类/稀疏表示/图融合/一致性/相似性

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基金项目

出版年

2021

计算机应用研究

四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心

影响因子：0.93

ISSN：1001-3695

被引量2

参考文献量4

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