基于特征加权和非负矩阵分解的多视角聚类算法

• 作者: 刘正 张国印 陈志远
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多视角数据 聚类 非负矩阵分解 特征权重
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 535-540
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4624字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2016.03.006

摘要

为了在多视角聚类过程中同时考虑特征权重和数据高维性问题，提出一种基于特征加权和非负矩阵分解的多视角聚类算法（ Multiview Clustering Algorithm based on Feature Weighting and Non-negative Matrix Factorization ， FWNMF-MC）．FWNMF-MC算法根据每个视角中每个特征在聚类过程中的重要性，自动赋予不同的权值．通过将每个视角空间中的特征矩阵分解为基矩阵与系数矩阵的乘积，将多视角数据从高维空间映射到低维空间．为了有效利用每个视角信息挖掘聚簇结构，最大化每个视角在低维空间的一致性．最后实验结果表明FWNMF-MC算法的聚类效果明显优于已有的4种有代表性的多视角聚类算法．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张国印	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	162	1407	18.0	28.0
2	陈志远	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	12	46	5.0	6.0
3	刘正	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	6	34	4.0	5.0