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中文摘要
在聚类分析中,基于二部图的多视图聚类算法因其在利用少量锚点和数据点构
建二部图以探索蕴含的簇结构,进而实现高效聚类方面的潜力而备受关注。然而,
现有的大都算法存在着未考虑原始数据噪声对聚类结果的影响、二部图构建过程中
仅依赖低阶信息忽略了数据间可能存在的深层信息以及多视图信息融合与聚类过程
相分离等问题。为了解决上述问题,本文围绕基于二部图的多视图聚类算法开展了
系列研究。具体地,本文的主要研究内容及取得的研究成果如下:
1
()针对在二部图构图过程中,传统方法仅关注样本
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