[发明专利]一种大数据多视图图聚类方法

摘要

本发明公开了一种大数据多视图图聚类方法，采用低通滤波器得到每一个视图特征的平滑表示，将表现良好的自表达模型与锚点思想结合，选取具有代表性的锚点替代原始数据，降低时间复杂度的同时高效地学得图邻接矩阵，通过设置正则项和权重机制得到可迅速收敛的算法，通过该算法得到最优表示的图邻接矩阵，将谱聚类技术运用于学得的图邻接矩阵得到最终的聚类结果。本发明通用性强，基于锚点技术将时间复杂度降为数据个数的线性时间复杂度，基于图结构矩阵的高阶邻近信息、图滤波技术、权重机制，能够高效地捕捉多视图图数据中的潜在信息，相较于基于深度学习的方法，本发明在计算效率上大大提升，并且性能指标不弱于基于深度学习的方法。