由于传统的多核聚类算法忽略了局部密度和过度限制学习最优核的表示能力，提出了一种自适应局部核的最优邻域多核聚类算法。首先通过选择不同数目的邻域构造自适应局部核，邻域之间的相似度由一个预定义的阈值下界进行度量。然后将构造的自适应局部核应用于多核聚类模型，同时放宽了最优核的刚性约束。最后在6个具基准数据集上验证了提出聚类算法的优越性和有效性。
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