基于圖的自適應(yīng)加權(quán)多視圖聚類

摘要： 針對現(xiàn)有的基于圖的多視圖聚類算法沒有考慮不同視圖的權(quán)重和視圖數(shù)據(jù)存在噪聲的問題，提出一種基于圖的自適應(yīng)加權(quán)多視圖聚類算法。通過自適應(yīng)鄰域?qū)W習(xí)從原始數(shù)據(jù)中構(gòu)造多個關(guān)系圖，引入視圖權(quán)重調(diào)節(jié)參數(shù)，減少噪聲的影響；通過自適應(yīng)學(xué)習(xí)將各個關(guān)系圖融合成統(tǒng)一關(guān)系圖，通過秩約束優(yōu)化使數(shù)據(jù)點自動劃分成所需的簇，從而得到聚類結(jié)果。在多視圖數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明了該算法的有效性。