一种改进的多视图K-均值聚类算法

• 作者: 伍国鑫 刘秉权 刘铭
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 多视图 K-均值 协同训练
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 页码范围: 11-14,18
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 字数: 4629字
• 语种: 中文

摘要

近几年来,随着互联网的发展以及大数据时代的来临,具有多种表示即多视图数据越来越多,如何将传统的单一表示的数据聚类方法应用在多视图数据被广泛研究.其中传统的K-均值聚类算法因为有效性以及对于大数据的高效性而被扩展到了多视图数据领域,本文针对最近提出的一个新的多视图K-均值聚类方法,结合co-training的思想,提出了一个改进的多视图K-均值聚类算法,并在三个标准数据集上进行了实验,同时和已有的一些方法进行了比较,结果表明了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘铭	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	19	155	8.0	12.0
2	刘秉权	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	54	671	14.0	24.0
3	伍国鑫	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	1	6	1.0	1.0