【摘 要】
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针对多视图数据分析易受原始数据集噪声干扰，以及需要额外的步骤计算聚类结果的问题，提出一种基于一致图学习的鲁棒多视图子空间(RMCGL)聚类算法。该算法首先在各个视图下学习数据在子空间中的潜在鲁棒表示，并基于该表示得到各视图的相似度矩阵。随后基于得到的多个相似度矩阵学习一个统一的相似性图。最后，通过对相似图对应的拉普拉斯矩阵添加秩约束，确保得到的相似图具有最优的聚类结构，并可直接得到最终的聚类结果。
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针对多视图数据分析易受原始数据集噪声干扰，以及需要额外的步骤计算聚类结果的问题，提出一种基于一致图学习的鲁棒多视图子空间(RMCGL)聚类算法。该算法首先在各个视图下学习数据在子空间中的潜在鲁棒表示，并基于该表示得到各视图的相似度矩阵。随后基于得到的多个相似度矩阵学习一个统一的相似性图。最后，通过对相似图对应的拉普拉斯矩阵添加秩约束，确保得到的相似图具有最优的聚类结构，并可直接得到最终的聚类结果。该过程在一个统一的优化框架中完成，能同时学习潜在鲁棒表示、相似性矩阵和一致图。RMCGL算法的聚类精度(
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