非线性多视角子空间聚类方法

• 作者: 简彩仁 陈晓云 陈智平
• 来源期刊: 福州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 多视角 非线性 流形 子空间 聚类
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 页码范围: 7-13
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4845字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7631/issn.1000-2243.19168

摘要

不同视角特征构成的数据比单视角特征具有更多的信息,充分利用多视角特征可以提高聚类效果.由于不同视角空间中的特征不具有可比性,基于线性表示理论的子空间学习方法通过学习表示矩阵挖掘互补信息.但现实数据多是非线性的,线性表示理论不利于发现数据的非线性关系.针对该问题,采用非线性投影及流形正则项来刻画多视角下的非线性数据,实验结果表明,所提方法能够对多视角数据进行有效聚类.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈晓云	福州大学数学与计算机科学学院	76	590	13.0	21.0
2	简彩仁	厦门大学嘉庚学院	18	17	2.0	3.0
3	陈智平	福州大学数学与计算机科学学院	1	0	0.0	0.0