用matlab实现多视图聚类算法

用matlab实现多图学习用于多视图聚类

多视图聚类旨在综合利用视图数据中的一致信息和互补信息实现对数据的划分, 但各视图表征数据的能力参差不齐, 甚至有的视图可能含有大量的冗余和噪声信息, 不仅不能带来多样的信息, 反而影响聚类性能. 本文提出了自适应加权的低秩约束的多视图子空间聚类算法, 通过自适应学习的方式给各视图赋予不同权重来构造各视图共享的潜在一致低秩矩阵. 并且提出了有效的可迭代优化算法对模型进行优化. 在5个公开数据集上的实验结果表明所提算法的有效性.

多视图聚类学习

Multi-View_Subspace_Clustering_ICCV_2015_paper.pdf

Multi-View Multiple Clustering.pdf

很棒的多视图聚类 最新技术（SOTA）的集合，新颖的多视图聚类方法（论文，代码和数据集） 我们期待其他参与者分享他们的论文和代码。 如果有兴趣，请联系 。 目录 重要调查文件 多视角学习论文调查 基于图的多视图聚类系统研究纸代码 多视图聚类：调查论文 多视图学习概览：最近的进展和新的挑战纸业 文件 下列方法列出了论文：图形聚类，基于NMF的聚类，共正则化，子空间聚类和多核聚类 图Clusteirng AAAI15：通过两方方格纸代码进行大规模多视图光谱聚类 IJCAI17：具有多个图形的自加权多视图聚类”论文代码 TKDE2018：一站式多视图光谱聚类纸代码 TKDE19：GMC：基于图的多视图聚类论文代码 ICDM2019：一致性遇到不一致：用于多视图聚类的统一图学习框架论文代码 多Kenrel聚类（MKC） NIPS14：用于内核k均值聚类的局部数据融合及其在癌症生物学中的

TW-Co-k-means：用于多视图聚类的两级加权协作k-means

多视图聚类算法在目前已经有了十分重要的研究和应用前景

该mfeat数据集主要用于多视图聚类算法研究，其中已经有标签，可以用于对最终聚类算法分出来的类簇进行评估。