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基于锚点图的自加权不完整多视图聚类法

  • 2023年09月25日 11:55
  • 典型成果
基于锚点图的自加权不完整多视图聚类法——于晓,刘慧,林毓秀,吴彦,张彩明

Pattern Recognition

基于锚点图的自加权不完整多视图聚类法

于晓a,b,刘慧a,b,c*,林毓秀a,b,吴彦c,张彩明b,d

1. 纽约国际967线路测试, 济南250014, 中国

2. 山东省数字媒体技术重点实验室, 济南250014, 中国

3. Medical Center, Stanford University, Palo Alto 94305, USA

4. 山东大学, 济南250010, 中国

论文简介

本文提出了一种名为基于锚点图的自加权不完整多视图聚类法(Auto-weighted Sample-level Fusion with Anchors forIncomplete Multi-view Clustering, ASA-IC)。该方法基于锚点图,提出了一种选择锚点的策略,可以用在完整多视图数据上,同时也适用于不完整多视图数据;通过设计了一种在样本层次上进行融合的方案,以简单有效的方式来减轻缺失数据对聚类结果的影响。在融合各视图信息的过程中,为每个样本自适应地学习各视图的相应权值,并充分利用各视图的互补信息,为所有视图学习一致性实例-锚点相似度信息。在 ASA-IC 的实验部分,在 32 个数据集上与 8 种基准方法进行了对比。

算法流程:

47216

实验结果:

8DBE0

6F4FF


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