计算机应用研究

作者：丁健宇,祁云嵩,赵呈祥,

单位：江苏科技大学计算机学院,江苏镇江212100；

关键词：极大熵聚类,类中心惩罚项,多视角聚类,类中心一致,

基金：中国高校产学研创新基金资助项目(2019ITA01047)；；

在数据稀少、数据维度高、多视角聚类任务的情况下，传统极大熵聚类算法会因类中心趋于一致，从而导致聚类失败。为解决此类问题，在传统极大熵聚类算法的基础上，引入类中心惩罚机制，融合权重矩阵实现多视角划分融合，构建出类中心极大的多视角极大熵聚类算法。该算法通过调整每个视角上的权重来体现某个视角的重要性，并通过类中心极大惩罚项解决了多视角聚类任务下，因数据稀少、数据维度高导致每个视角上的类中心趋于一致的问题。通过大量实验进一步证明，该算法在处理高维度、数据稀少、存在干扰数据和多视角的数据集时，其聚类效果明显优于传统的聚类算法。

来源：2022年第4期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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