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Lv.3 学术文献阅读达人
2020/08/18 21:06
基于图的多视图聚类
许多现实问题的数据来自不同的来源或不同的视图，这些都称为多视图数据，它孕育了一种新的学习范式，称为多视图学习。本文重点研究了多视图无监督学习，特别是多视图聚类。本文提出了一种通用的基于图的多视图聚类系统(GBS)，并讨论了该系统中图度量对多视图聚类的影响。此外针对现有聚类方法存在的问题，提出了一种基于GBS的多视图聚类方法。该方法可以有效地构造SIG矩阵，自动地对每个SIG进行加权来学习统一图，并直接在统一图上生成最终的簇，大量实验证明了系统的鲁棒性和聚类方法的有效性。
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