基于混合阶相似性的多视图聚类:一个广义的视角

摘要： 多视图聚类已经被广泛研究,它能够采用可用的多源信息来实现更好的聚类性能.然而,大多数之前的工作仍存在两个不足:(1)它们通常关注多视图属性特征的场景,很少留意到多视图属性图数据;(2)它们主要尝试发现一致的结构或多个视图之间的关系,而忽略了多视图观测之间潜在的高阶相关性.为了解决这些问题,我们从广义角度出发,提出了一种新颖的方法,称为混合阶相似性的多视图聚类(Multivicw... （共16页）