计算机应用研究

作者：刘瑜童,滕少华,张巍,

单位：广东工业大学计算机学院,广州510006；

关键词：多视角聚类,稀疏表示,图融合,一致性,相似性,

基金：国家自然科学基金资助项目(61972102)；广东省重点领域研发计划资助项目(2020B010166006)；广东省教育厅资助项目(粤教高函〔2018〕179号,粤教高函〔2018〕1号)；广州市科技计划资助项目(201903010107,201802030011,201802010026,201802010042,201604046017)；；

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。

来源：2021年第8期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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