基于高階圖融合的多視圖聚類算法

摘要： 基于圖的多視圖聚類算法通過探索樣本點之間的鄰近關(guān)系,受到了廣泛的關(guān)注.盡管在實際應(yīng)用中已經(jīng)取得了較好的聚類性能,但是觀察到大多數(shù)算法只是利用一階鄰近關(guān)系去構(gòu)建相似圖,這導(dǎo)致信息探索不足和多視圖數(shù)據(jù)表征能力下降.為了解決這個挑戰(zhàn),本文提出了一種新穎的基于高階圖融合的多視圖聚類算法(high-order graph fusion for multi-view clustering,... （共18頁）