大规模多视图数据的自降维K-means算法

Self-decreasing K-means algorithm for large-scale multi-view data
曹卫东
蔡浩天
中国民航大学 计算机科学与技术学院, 天津 300300

摘要

为了提升传统多视图K-means算法在高维数据中的聚类性能,提出了一种鲁棒性大规模多视图数据的自降维K-means算法RMSKMC(robust multi-view subKmeans clustering)。通过寻找单个视图上的最优子空间实现高维数据的自降维,利用非负矩阵分解(NMF)对损失函数进行重构,使不同视图共享相同的聚类指示矩阵从而实现多视图信息互补,完成大规模多视图数据的聚类。实验结果表明,在大规模多视图数据集上,该算法比其他多视图聚类算法资源消耗更小,并且能够进行更为准确的聚类。

基金项目

民航安全能力项目(TRSA201803)
民航科技创新重大专项资助项目(MHRD20160109)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.06.0206
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第10期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2937-2940,2975
文章编号: 1001-3695(2020)10-011-2937-04

发布历史

[2020-10-05] 印刷出版

引用本文

曹卫东, 蔡浩天. 大规模多视图数据的自降维K-means算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (10): 2937-2940,2975. (Cao Weidong, Cai Haotian. Self-decreasing K-means algorithm for large-scale multi-view data [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (10): 2937-2940,2975. )

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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