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公开(公告)号：CN115601578A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211188421.2
申请日：2022-09-27
Applicant: 电子科技大学广东电子信息工程研究院(CN)
IPC: G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种基于自步学习与视图赋权的多视图聚类方法及系统，属于多视图数据处理技术领域。本发明方法为：对多视图数据集归一化，再将多视图数据拼接，利用kmeans算法初始化各视图聚类核及分配矩阵，并计算各视图权重，通过目标函数依次迭代更新各视图样本权值矩阵、各视图聚类核、分配矩阵，当满足迭代结束条件时，输出最终聚类核心与分配矩阵。本发明的聚类系统包括获取模块、预处理模块、构建模块、优化模块和聚类输出模块。本发明通过自步学习模型，多视图聚类对聚类数据依次学习并最终得到聚类结果；通过视图赋权，模型能够有选择性地学习不同视图的信息，从而有效提升聚类准确性。本发明可用于图像数据库、文本数据库等的检索应用。
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