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本发明公开了一种基于自适应稀疏图学习的多视图聚类方法，包括如下步骤：首先，针对每个视图的数据矩阵，通过自适应近邻学习得到每个视图的相似矩阵；然后，对每个视图的相似矩阵进行自动加权，利用稀疏约束，学习得到一个具有稀疏结构的共享相似矩阵；最后，使用基于乘数交替方向法ADMM的高效迭代更新算法对目标函数进行优化，在共享相似矩阵上实施标准谱聚类得到最终的聚类结果。本发明提高每个视图相似图质量的同时，也增强了对噪声和异常值的鲁棒性。本发明计算复杂度近似等于基于单视图的谱聚类方法，不仅模型计算速度快，而且框
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112766412 A
(43)申请公布日 2021.05.07
(21)申请号 202110158287.0
(22)申请日 2021.02.05
(71)申请人 西北民族大学
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