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隨著技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)往往具有來自不同源的多種形式，多視角聚類算法旨在利用不同源中的互補信息進行聚類。雖然目前多視角聚類算法已在各個領(lǐng)域取得較大發(fā)展和成功應(yīng)用，但是多視角聚類算法仍然面臨許多重要挑戰(zhàn)，其中一個就是當(dāng)多個視角的樣本存在缺失時，如何充分挖掘數(shù)據(jù)信息以減少缺失樣本帶來的負(fù)面影響。針對此挑戰(zhàn)，提出一種基于核誘導(dǎo)的不完整多視角聚類算法（KIMV）。該方法利用核方法和非負(fù)矩陣分解技術(shù)在核希爾伯特空間中對所有視角學(xué)習(xí)一個最優(yōu)的共性矩陣，并通過視角自適應(yīng)加權(quán)機制和圖拉普拉斯正則化提高算法性能。在五個多視角數(shù)據(jù)集上的實驗有效驗證了KIMV的上述優(yōu)勢。
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