[发明专利]一种基于结构约束的半监督多视角聚类方法有效
| 申请号： | 201610041391.0 | 申请日： | 2016-01-22 |
| 公开（公告）号： | CN105718950B | 公开（公告）日： | 2018-11-27 |
| 发明（设计）人： | 王亮;吴书;尹奇跃 | 申请（专利权）人： | 天津中科智能识别产业技术研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 天津市三利专利商标代理有限公司 12107 | 代理人： | 韩新城 |
| 地址： | 300465 天津市滨海新区天津经济技*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于结构约束的半监督多视角聚类方法，该方法通过回归的方式优化多视角数据的结构信息，即归一化类别矩阵，同时利用先验信息直接指导多视角数据结构信息的学习，以进一步对归一化类别矩阵进行结构约束，从而在给定先验信息时可以有效提升多视角聚类性能。考虑到不同视角在学习时所起作用不同，本发明将特征学习嵌入到多视角数据结构信息的学习中以进一步提升聚类性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 结构 约束 监督 视角 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于结构约束的半监督多视角聚类方法，其特征在于，包括步骤：S1，收集多视角数据并提取所述多视角数据的特征；S2，人工标注部分样本点并以样本点构造样本间相似性关系作为先验信息；S3，将多视角数据特征进行串联并以回归的方式采用线性投影矩阵的方式学习多视角数据的归一化类别矩阵，该归一化类别矩阵具有非负且列正交的特性；S4，设计所述线性投影矩阵的正则化方式以进行不同视角的特征权重学习，并构造优化目标；S5，将先验信息作为正则项加入到所述优化目标中使先验信息直接约束多视角数据的归一化类别矩阵，形成最终的优化目标函数；S6，采用交替优化方式求解所述优化目标，直至模型收敛，得到多视角数据的归一化类别矩阵；S7，对所述归一化类别矩阵进行处理，得到最终的多视角数据聚类结果。
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