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基于深度自编码的多视图子空间聚类网络
基于深度自编码的多视图子空间聚类网络
作者:
仲兆满
李存华
郭圣
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
非线性
深度自编码器
自我表示
多视图子空间聚类
摘要:
传统子空间浅层聚类模型对于多视图和非线性数据的聚类性能不佳.为此,提出一种基于深度自编码器的多视图子空间聚类网络模型,通过在深度自编码器中引入子空间聚类中的"自我表示"特性以及加权稀疏表示,提升了多视图子空间聚类算法的学习能力.推导的深度自编码多视图子空间聚类算法能够聚类具有复杂结构的数据点.通过多视图数据集验证了提出算法的有效性.结果表明,该方法能够有效地挖掘数据固有的多样性聚类结构,并利用多个视图之间互补信息,在性能上与现有方法相比有较大的提升.
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文献信息
篇名
基于深度自编码的多视图子空间聚类网络
来源期刊
计算机工程与应用
学科
工学
关键词
非线性
深度自编码器
自我表示
多视图子空间聚类
年,卷(期)
2020,(17)
所属期刊栏目
理论与研发
研究方向
页码范围
60-68
页数
9页
分类号
TP391
字数
7814字
语种
中文
DOI
10.3778/j.issn.1002-8331.1907-0407
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
仲兆满
江苏海洋大学计算机工程学院
3
0
0.0
0.0
2
郭圣
中国矿业大学计算机科学与技术学院
1
0
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3
李存华
江苏海洋大学计算机工程学院
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自我表示
多视图子空间聚类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
主办单位:
华北计算技术研究所
出版周期:
半月刊
ISSN:
1002-8331
CN:
11-2127/TP
开本:
大16开
出版地:
北京619信箱26分箱
邮发代号:
82-605
创刊时间:
1964
语种:
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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