[发明专利]一种多核低冗余表示学习的多视图子空间聚类方法

摘要

本发明提出了一种多核低冗余表示学习的多视图子空间聚类方法，属于多视图聚类技术领域。该方法包括：通过将最小二乘回归算法扩展到遵循多视图子空间聚类算法的框架中，得到关于多视图的最小二乘回归算法的目标函数；通过用低冗余数据表示来替代原始数据作为目标函数的输入，解决了原始数据包含大量冗余信息会对聚类效果产生影响的问题；通过构建3阶张量，以探索不同视图之间的高阶相关性，同时还保留了不同视图之间的差异性。本发明的上述技术克服了现有技术的不足。