[发明专利]基于代理图改善的后期融合多核聚类机器学习方法及系统在审
| 申请号： | 202110607669.7 | 申请日： | 2021-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN113435603A | 公开（公告）日： | 2021-09-24 |
| 发明（设计）人： | 朱信忠;徐慧英;刘新旺;李苗苗;梁伟轩;殷建平;赵建民 | 申请（专利权）人： | 浙江师范大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人： | 赵芳 |
| 地址： | 321004 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于代理图改善的后期融合多核聚类机器学习方法及系统。其中涉及的基于代理图改善的后期融合多核聚类机器学习方法，包括步骤：S1.获取聚类任务和目标数据样本；S2.初始化代理图改善矩阵；S3.对获取聚类任务和目标数据样本相对应的各个视图运行k均值聚类和和图改善，并联合核k均值聚类和图改善的方法构建目标函数；S4.采用循环方式求解步骤S3中构建的目标函数，得到融合基础核信息的图矩阵；S5.对得到的图矩阵进行谱聚类，得到最终的聚类结果。本发明使得经过优化后的基础划分不但拥有单个核的信息，还能通过代理图获得全局信息，更有利于视图的融合，从而使得学习到的代理图能够更好地融合各个核矩阵的信息，达到聚类效果提升的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 代理 改善 后期 融合 多核 机器 学习方法 系统 | ||
【主权项】：
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