[发明专利]基于高阶关联保持的缺失多视图子空间聚类方法及系统在审
| 申请号： | 202110446987.X | 申请日： | 2021-04-25 |
| 公开（公告）号： | CN113239983A | 公开（公告）日： | 2021-08-10 |
| 发明（设计）人： | 朱信忠;徐慧英;唐厂;赵建民 | 申请（专利权）人： | 浙江师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46 |
| 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 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了基于高阶关联保持的缺失多视图子空间聚类方法及系统，其中涉及的聚类方法，包括：S11.输入原始数据矩阵，并将原始数据转化为已观测部分和缺失部分；S12.根据原始数据的自表征特性，得到多个亲和矩阵；S13.使用张量分解挖掘多个亲和矩阵之间的高阶关联；S14.从多个亲和矩阵中学习统一的亲和矩阵，得到全局亲和矩阵；S15.基于全局亲和矩阵构建超图，并利用超图诱导拉普拉斯矩阵约束缺失多视图数据的缺失部分；S16.将全局亲和矩阵、张量分解和超图诱导的拉普拉斯矩阵约束整合至统一的学习框架，得到目标函数；S17.通过交替迭代优化策略对得到的目标函数进行求解，得到求解结果；S18.根据得到的求解结果，对全局亲和矩阵使用谱聚类，得到聚类结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 关联 保持 缺失 视图 空间 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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