图的多视角一致性稀疏聚类
Multiview consistency sparse clustering for graph
广东工业大学 计算机学院, 广州 510006
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。
基金项目
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)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.12.0541
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第8期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2315-2320
文章编号: 1001-3695(2021)08-012-2315-06
发布历史
[2021-08-05] 印刷出版
引用本文
刘瑜童, 滕少华, 张巍. 图的多视角一致性稀疏聚类 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (8): 2315-2320. (Liu Yutong, Teng Shaohua, Zhang Wei. Multiview consistency sparse clustering for graph [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (8): 2315-2320. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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