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一种面向多视图特征融合与聚类的联合优化方法

摘要

本发明涉及一种面向多视图特征融合与聚类的联合优化方法,包括以下步骤:步骤S1:获取待聚类图像数据的若干个视图以及聚成的类别数;步骤S2:初始化相关参数和矩阵变量;步骤S3:将面向多视图特征融合与聚类的联合优化问题表示为共享指示矩阵和对应各个视图系数矩阵的矩阵分解范式,写出损失函数,确认优化目标;步骤S4:更新各项参数,直至收敛或达到最大迭代次数;步骤S5:计算得到收敛的共享聚类指示矩阵,以对每个样本标签进行分配,得到最优的聚类结果。本发明面向多视图特征,能够实现准确的聚类。

著录项

  • 公开/公告号CN111814896A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-10-23

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 福州大学;

    申请/专利号CN202010696076.8

  • 申请日2020-07-20

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06F17/16(20060101);

  • 代理机构35100 福州元创专利商标代理有限公司;

  • 代理人陈明鑫;蔡学俊

  • 地址 350108 福建省福州市闽侯县福州大学城乌龙江北大道2号福州大学

  • 入库时间 2023-06-19 08:38:01

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