基于非负矩阵分解和多样-一致性的多视图聚类方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201810549602.0
IPC分类号：G06K9/62
申请日期：
2018-05-31
申请人：
西安电子科技大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	基于非负矩阵分解和多样-一致性的多视图聚类方法
申请号	CN201810549602.0	申请日期	2018-05-31
法律状态	撤回	申报国家	中国
公开/公告日	2018-11-09	公开/公告号	CN108776812A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	西安电子科技大学	申请人地址	陕西省西安市雁塔区太白南路2号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西安电子科技大学	当前权利人	西安电子科技大学
发明人	王秀美;张天真;高新波;张越美;郭丁宁;李洁;邓成;田春娜
代理机构	陕西电子工业专利中心	代理人	陈宏社;王品华

摘要

本发明提出了一种基于非负矩阵分解和多样‑一致性的多视图聚类方法，用于解决现有多视图聚类方法中存在的聚类精度和归一化交互信息较低的技术问题，实现步骤为：获取原始图像集的归一化非负多视图数据；构建多视图数据对应的基矩阵、系数矩阵和类标指示矩阵；构建基于非负矩阵分解和多样‑一致性多视图聚类的目标函数；获取基矩阵、系数矩阵和拉普拉斯矩阵的迭代更新表达式；获取类标指示矩阵的最优值；对类标指示矩阵的最优值进行K‑均值聚类，得到多视图数据对应的聚类簇。本发明利用表示多样性和类标一致性，学习多视图数据中的互补和公共信息，有效提高了多视图聚类的性能，可应用于生物信息分析和金融投资分析等领域。

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