本发明公开了一种基于拉普拉斯正则化和秩约束的多视图聚类方法,包括步骤：1)获取多视图数据；2)对多视图数据进行预处理；3)选择所需的相似性度量,计算相似度矩阵；4)基于特征之间的相似性网络,融入先验信息,将各个来源视图的数据投影到一个公共的受秩约束的低维子空间；5)在低维子空间上运用谱聚类,得到最终的聚类结。本发明考虑到各个视图数据的局部特征,使得在单个视图中接近的数据在公共子空间中依然接近,约束了公共子空间的秩,使得能够得到确切数量的聚类簇,提高聚类的准确性。
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