针对深度嵌入聚类方法仅考虑类内关系及多视图聚类存在特征表示不足等问题，提出一种基于类间损失和多视图特征融合的深度嵌入聚类方法，该方法在深度嵌入聚类的损失函数中引进一个新的正则项提高类判别性.先通过自动编码器提取多视图数据的特征表示，对不同视图的特征表示进行融合得到公共表示，基于此得到数据的软分配分布和辅助目标分布；再对公共表示和聚类分配进行联合优化得到最终的聚类结果.在多视图数据集上的实验结果表明，该方法能有效提高聚类性能.
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