类中心极大的多视角极大熵聚类算法
Multi-view maximum entropy clustering algorithm with center distance maximization
江苏科技大学 计算机学院, 江苏 镇江 212100
摘要
在数据稀少、数据维度高、多视角聚类任务的情况下，传统极大熵聚类算法会因类中心趋于一致，从而导致聚类失败。为解决此类问题，在传统极大熵聚类算法的基础上，引入类中心惩罚机制，融合权重矩阵实现多视角划分融合，构建出类中心极大的多视角极大熵聚类算法。该算法通过调整每个视角上的权重来体现某个视角的重要性，并通过类中心极大惩罚项解决了多视角聚类任务下，因数据稀少、数据维度高导致每个视角上的类中心趋于一致的问题。通过大量实验进一步证明，该算法在处理高维度、数据稀少、存在干扰数据和多视角的数据集时，其聚类效果明显优于传统的聚类算法。
基金项目
中国高校产学研创新基金资助项目(2019ITA01047)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.09.0399
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第4期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1019-1023,1059
文章编号: 1001-3695(2022)04-010-1019-05
发布历史
[2021-12-09] 优先出版
[2022-04-05] 印刷出版
引用本文
丁健宇, 祁云嵩, 赵呈祥. 类中心极大的多视角极大熵聚类算法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (4): 1019-1023,1059. (Ding Jianyu, Qi Yunsong, Zhao Chengxiang. Multi-view maximum entropy clustering algorithm with center distance maximization [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (4): 1019-1023,1059. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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