科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
针对多视图深度子空间聚类网络(Multi-view Deep Subspace Clustering Networks, MvDSCN)算法具有的没有充分利用多视图互补信息、进行一次聚类直接得到聚类结果，以及只考虑数据级信息融合而降低了聚类性能等缺点，提出两级联合融合的多视图子空间聚类改进算法(TJ-MvDSCN)。不仅关注多视图共性信息，还关注多视图互补信息；增加分配级别的多视图信息融合，与已有的数据级信息融合形成两级融合结构；增加聚类损失，基于迭代优化策略构建一个可以联合学习特征表示和聚类分配的多视图聚类框架。经实验验证，该算法性能优于现有算法。
- 单位
