多视图聚类算法综述

• 作者: 何雪梅
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 聚类分析 多视图聚类 协同训练 多核学习
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 算法与语言
• 页码范围: 79-81,86
• 页数: 4页
• 分类号: TP312
• 字数: 3317字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.182831

摘要

在大数据时代,数据是由不同来源生成的,或者是从不同视图中观察得到的,这些数据被称为多视图数据.在数据挖掘与分析中,充分发挥知识在多视图数据中的作用是非常重要的,因此需要在融合相关数据的同时,考虑不同视图的多样性.近年来,多视图聚类(MvC)受到越来越多学者关注,根据其涉及的机制和原则,将多视图聚类算法分为5类,即协同训练算法、多核学习、多视图聚类、多视图子空间聚类与多任务多视图聚类.对多视图聚类算法进行介绍,并重点介绍了协同训练算法与多核学习.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何雪梅	西华师范大学计算机学院	1	2	1.0	1.0