发明专利已授权

基于深度非负矩阵分解的多视图聚类方法、设备和介质

📄 申请号：CN202311192616.9 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2023-09-15

公开号

CN117236014B

公开日

2025-03-14

申请人

西南大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F30_20

IPC 分类号

G06F30_20 , G06V10_762 , G06F17_16 , G06V10_774 , G06F111_04 ,

技术画像

所属领域

图聚类人工智能算法机器学习多视图学习图聚类

应用场景

数据挖掘, 图像分析, 文本聚类, 推荐系统, 社交网络分析

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摘要

本发明公开了一种基于深度非负矩阵分解的多视图聚类方法、设备和介质，包括以下具体步骤：获取图像数据，基于DMF获得图像数据的基矩阵和系数矩阵；根据基矩阵和系数矩阵构建多视图DMF模型，根据基矩阵进行特征多样性约束，基于kNN确定最优图正则化；根据多视图DMF模型、特征多样性约束和最优图正则化确定优化模型；对优化模型进行求解，确定一致性系数矩阵，采用k‑means对一致性系数矩阵进行聚类，得到聚类结果。通过使用对数损失函数去衡量深度非负矩阵分解的重建误差，在此基础上利用特征多样性学习项进行特征多样性约束，去学习一个更具判别性的表达，利用最优图学习去极大程度的减少误分的邻居数，从而提高聚类性能。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

马铃薯X病毒单克隆抗体PVX-2及其应用

当前第 / 件

基于PCNN和PCANet的渔政监控系统红外目标识别方法及存储介质

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