基于一致引导的不完全多视图聚类
来源：计算机应用与软件杂志2024年第5期北京时间：
作者：安萍, 彭军龙
摘要：为了解决传统聚类方法存在的效果差、泛化能力弱等问题，提出一种基于一致引导的不完全多视图聚类方法。将图学习和一致性表示学习集成到一个联合框架中，从而充分利用多视图数据信息。引入的自适应学习权值向量可以平衡不同视图的影响，联合正则化表示学习策略则为一致表示学习提供了更大的自由度。提出交替迭代优化算法对聚类进行优化。在七个数据集上的实验结果表明，提出的方法能够有效提升不完全多视图聚类的效果。
关键词：多视图聚类, 一致引导, 图学习, 正则化, 自适应
