基于张量核范数的自适应邻域学习多视图聚类算法

基于张量核范数的自适应邻域学习多视图聚类算法基于张量核范数的自适应邻域学习多视图聚类算法摘要:多视图聚类是一种将来自多模态数据源的信息融合起来进行聚类分析的方法。在现实世界中，从不同的视角观察同一对象

基于张量核范数的自适应邻域学习多视图聚类算法 基于张量核范数的自适应邻域学习多视图聚类算法 摘要: 多视图聚类是一种将来自多模态数据源的信息融合起来进行聚类分 析的方法。在现实世界中，从不同的视角观察同一对象可以提供更全面 的信息，从而帮助我们更好地理解和分析数据。然而，多视图聚类所面 临的挑战之一是如何有效地利用不同视图之间的互补信息，同时处理特 征不完整和异构等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于张量 核范数的自适应邻域学习多视图聚类算法。 首先，我们通过张量来表示多视图数据，其中每个视图的特征矩阵 被构建为一个高维张量。然后，利用核范数来度量张量的相关度，以捕 获数据的低秩结构和多视图之间的关联性。通过最小化张量核范数和重 构误差的组合，我们可以获得低秩的表示和有效的信息融合。此外，为 了适应不同视图之间的异构性，我们引入了自适应邻域学习方法，通过 学习每个样本的权重来调整不同视图的相关性。 接下来，我们提出了一个迭代优化算法来求解最优权重和低秩表 示。该算法通过交替最小化步骤来更新权重和低秩张量表示，直到收敛 为止。此外，我们还提供了一个停止准则，用来确定算法的收敛性。 最后，通过在几个真实的多视图数据集上进行实验，我们对提出的 算法进行了全面的评估。实验结果表明，我们的算法在处理多视图聚类 问题时具有较好的性能表现，能够有效地利用多视图之间的互补信息， 提高聚类准确度和稳定性。 关键词:多视图聚类；张量核范数；自适应邻域学习；特征融合；算 法优化 引言: 多视图聚类是一种基于多模态数据的聚类方法，可以从不同视角对