动态视图融合矩阵驱动的多视图矩阵分解聚类算法

来源：计算机工程与应用杂志2025年第17期北京时间：

作者：李顺勇, 曹利娜, 刘坤, 赵兴旺

单位：1.山西大学 数学与统计学院，太原 030006；2.山西大学 复杂系统与数据科学教育部重点实验室，太原 030006；3.山西大学 计算机与信息技术学院，太原 030006；4.山西大学 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室，太原 030006

摘要：多视图聚类能整合不同视图互补信息，揭示数据潜在结构。其中，基于矩阵分解的方法同时优化矩阵分解和聚类时复杂度较高，分开处理则导致聚类依赖固定的视图融合矩阵，会限制对复杂数据结构的表达。为此，提出了动态视图融合矩阵驱动的多视图矩阵分解聚类算法。该算法将矩阵分解与证据C均值聚类整合到一个框架中，并引入超参数平衡两部分重要性。先利用非负矩阵分解获取原始数据低维表示，随后通过智能权重分配机制对各视图融合。融合矩阵与聚类动态更新得到最终结果，这种动态更新策略能够避免依靠固定的融合矩阵实现聚类任务而导致的局限性。在5个真实数据集上验证了该算法的性能，结果证实了其优越性。

关键词：多视图聚类,矩阵分解,智能权重分配机制,C-均值