申请/专利权人：大连理工大学

申请日：2023-08-06

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117909778A

主分类号：G06F18/2337

分类号：G06F18/2337;G06F18/2321;G06F18/22;G06N3/0455;G06N3/0895

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：一种基于可信邻居信息聚合的多视图数据无标签聚类方法，属于人工智能研究领域，特征空间中的原始多视图数据往往包含与聚类任务无关的信息，使用现有方法很难将其分离的问题，要点是将聚类分布矩阵的列抽象为不同聚类的特征，以进行对比学习，使得聚类分布层具有实际的聚类意义，利用从模糊映射层提取的聚类信息分布，通过拟合归一化图中受信任邻居信息去偏聚合后形成的倾向分布，归一化图考虑了视图内的全局结构和视图之间的聚类级别一致信息。

主权项：1.一种无标签多视图数据聚类方法，其特征在于，包括S110.对各视图的实例矩阵Xv通过编码器得到各视图的第一潜在表示矩阵Hv；S120.将第一潜在表示矩阵Hv通过聚类层得到标签矩阵分布Pv；S130.对各视图的标签矩阵分布Pv的列表示矩阵进行对比学习分析，使得标签矩阵分布Pv的行向量的每个维度值表示所分配的某个蔟的概率。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 大连理工大学 基于可信邻居信息聚合的多视图数据无标签聚类方法

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