计算机应用

作者：宋艳, 殷俊

单位：上海海事大学 信息工程学院, 上海 201306

关键词：无监督学习,多视角聚类,相似矩阵,谱聚类,共享近邻

基金：国家自然科学基金资助项目（61603243）；中国博士后科学基金资助项目（2017M611503）。

为了解决谱聚类算法中相似矩阵的构造不能满足簇内数据点高度相似的问题，给出一种基于共享近邻的多视角谱聚类算法（MV-SNN）。首先，算法通过提高共享近邻个数多的两个数据点的相似度，使同簇的数据之间的相似度更高；然后，将改进后的多个视角的相似矩阵进行相加从而整合得到全局相似矩阵；最后，为了解决一般谱聚类算法在后期仍需要通过k均值聚类算法进行数据点划分的问题，给出拉普拉斯矩阵秩约束的方法，从而直接通过全局相似矩阵得到最终的类簇结构。实验结果表明，对比其他几种多视角谱聚类算法，MV-SNN算法在三个聚类衡量标准：准确度、纯度和归一化互信息上的性能提高了1%~20%，在聚类时间上减少了50%左右，可见MV-SNN算法的聚类性能更好，用时更短。

来源：2020年第11期

《计算机应用》期刊编辑部

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