[发明专利]一种基于深层语义挖掘的多视图聚类方法在审
| 申请号： | 202210636324.9 | 申请日： | 2022-06-07 |
| 公开（公告）号： | CN114723980A | 公开（公告）日： | 2022-07-08 |
| 发明（设计）人： | 任珍文;戴健;糜勇;祝本明;朱松柏 | 申请（专利权）人： | 西南科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/762 | 分类号： | G06V10/762;G06V10/77;G06V10/80;G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都时誉知识产权代理事务所(普通合伙) 51250 | 代理人： | 李春彦 |
| 地址： | 621000 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深层语义挖掘的多视图聚类方法，包括以下步骤：S1、输入多视图数据；S2、基于多视图数据矩阵，利用深度矩阵分解构建出每个视图的潜在表示矩阵；S3、根据每个视图的潜在表示矩阵，构建基于深层语义挖掘的多视图聚类方法的目标函数；S4、采用交替优化的方法求解目标函数，直接计算出聚类指示矩阵；S5、利用聚类指示矩阵，输出最终的聚类结果。本发明方法通过挖掘多视图数据中的深层语义信息，解决了现有聚类算法忽略了多视图数据的深层语义信息以及采用两步策略进行多视图聚类无法获得最优聚类结果的问题，有效地实现多视图数据的聚类，提高了多视图聚类的性能；可广泛应用于计算机视觉和模式识别技术领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深层 语义 挖掘 视图 方法 | ||
【主权项】：
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