【摘 要】
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随着计算机视觉应用的发展,聚类分析一直是数据挖掘中较活跃的领域.在聚类的各种方法中,子空间聚类方法始终是计算机视觉领域的热门话题.而如今是信息多元化的时代,仅利用单视图的单一信息解决子空间聚类问题已经不能够很好地满足实际需求.因此,为了克服传统子空间聚类方法只使用单个视图的局限性,多视图子空间聚类方法逐渐进入了人们的视野.由于大量的多视图子空间聚类工作主要还是基于亲和矩阵的建立,因此本文探究的是基
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目面向多流形结构数据的深度分析及其应用 ,（项目编号: 62076115）；
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随着计算机视觉应用的发展,聚类分析一直是数据挖掘中较活跃的领域.在聚类的各种方法中,子空间聚类方法始终是计算机视觉领域的热门话题.而如今是信息多元化的时代,仅利用单视图的单一信息解决子空间聚类问题已经不能够很好地满足实际需求.因此,为了克服传统子空间聚类方法只使用单个视图的局限性,多视图子空间聚类方法逐渐进入了人们的视野.由于大量的多视图子空间聚类工作主要还是基于亲和矩阵的建立,因此本文探究的是基于亲和矩阵建立的传统方法.现如今,大多的多视图子空间聚类方法都是通过考虑多个视图的一致性等性质来综合利用多视图中的信息.虽然他们有效解决了信息单一的局限性,但在利用多元信息处理子空间聚类问题时仍存在着缺陷.例如,许多的相关工作在考虑多视图的一致性时,通常会将每一个视图同等地看待.然而不同视图的学习效果是不同的,同等地看待每一个视图可能会导致特征提取困难的视图影响整体的聚类效果.基于上述局限性,本文提出了一种新的多视图子空间聚类方法,该方法通过对多视图子空间聚类模型中的一致性项自加权,使得每个视图在聚类时,自动分配合理的权重值,得到更合适的一致性项;虽然同时采用自表示和自加权的策略在模型求解上存在困难,但我们成功地设计了一种特殊的更新方案克服了此困难,并从理论上证明了其收敛性.与此同时,我们对表示矩阵进行了1l范数和F范数的约束,保证表示矩阵的稀疏性与稠密性进而来提升聚类效果.最后在三个数据集上验证了该方法的有效性,实验评估结果表明,一致性自加权的多视图子空间聚类获得了更好的性能.
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