题名
基于正交约束的分块不完整多视角聚类
DOI
作者
姜健伟 殷俊 ​
作者单位
上海海事大学信息工程学院
摘要
在处理数据特征提取问题时,已有的基于非负矩阵分解的不完整多视角聚类算法对局部特征的提取不够准确.针对此问题,文中提出基于正交约束的分块不完整多视角聚类(CIMVCO).利用非负矩阵分解获得所有视角的潜在特征矩阵,通过加入正交约束得到更好的局部特征.对于各个视角的缺失样本,CIMVCO给予较小的权重以减小缺失数据的影响.为了解决大规模数据的聚类问题,CIMVCO逐块处理数据以减少内存需求和处理时间.在Reuters和Digit数据集上的实验验证CIMVCO的有效性.
关键词
分块；多视角聚类；非负矩阵分解(NMF)；正交约束
刊名
人工智能研究
ISSN
3078-9753
年、卷(期)
20202
所属期刊栏目
工程技术
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