基于t-SVD的结构保持多视图子空间聚类

• Published in: 计算机科学 Vol. 49; no. z2; pp. 513 - 518
• Main Authors: 张华伟, 陆新东, 朱小明, 孙军涛
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 河南省计量科学研究院 郑州450000 2022
• Subjects: 结构保持; t-SVD; 多视图学习; 张量; 子空间聚类
• ISSN: 1002-137X
• DOI: 10.11896/jsjkx.210800215

TP394.1; 针对基于张量的多视图子空间聚类算法不能很好地保持样本之间的流形几何结构和多视图之间相似性的缺点,提出了一种结构保持的t-SVD多视图子空间聚类算法.首先将重构系数作为数据构造描述流形结构的邻接矩阵,其次通过图正则限制多视图数据的重构系数,然后利用各个视图的重构系数计算描述视图之间关系的相似矩阵,最后通过交替优化的方式来分别优化邻接矩阵及相似矩阵和多视图数据的重构系数,直至收敛.在3个数据库上分别进行了聚类实验,准确率分别达到了97.25％,96.97％,100％.实验结果表明,所提算法在聚类任务上具有较高的准确率.