基于改进松弛嵌入空间的多视图聚类
来源：计算机应用与软件杂志2024年第4期北京时间：
作者：张瑛
摘要：针对传统聚类方法缺乏统一特征表示, 存在保守性的缺陷, 提出一种基于改进松弛嵌入空间的多视图聚类方法。在统一的框架下联合学习一个综合的潜在嵌入表示矩阵、全局相似矩阵和一个精确指标矩阵。进一步放松全局相似矩阵的约束, 并在此基础上提出一种改进的松弛多视图聚类嵌入空间, 使得该方法具有更低的计算复杂度和更多的数据点对之间的相关性。实验结果表明, 该方法能够获得鲁棒性更强、准确度更高的聚类结果。
关键词：多视图聚类, 嵌入空间, 相似矩阵, 松弛因子
