计算机工程与科学

作者：张翼飞, 邓秀勤, 王卓薇

单位：（广东工业大学数学与统计学院,广东 广州 510006）

关键词：多视图子空间,共识矩阵,特征直连,结构化约束,

基金：广东省科技计划（2021A1414030004）；广东省基础与应用基础研究（2020A1515011409）；广东省重点研发计划（2019B010109001）;高分辨率对地观测重大专项省域产业化应用项目(83-Y40G33-9001-18/20)

多视图子空间聚类作为处理多视图数据的聚类算法，其目的在于学习到一个共识的子空间后用于聚类。但是，现存的多视图子空间聚类算法只是将目标放在了原有的多个视图上，忽略了通过特征直连得到的数据。提出的FSMC算法使原有的多个视图与特征直连视图相互学习，通过误差重构和结构化约束子空间得到一个更加合适的子空间表示，同时还考虑了多视图与特征直连视图的权重关系。最后，在4个基准数据集上进行实验，验证了算法的有效性。

来源：2022年第4期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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