熵加權(quán)多視角核K-means算法
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標(biāo)簽：K-means(11240)
在基于視角加權(quán)的多視角聚類中，每個視角的權(quán)重取值對聚類結(jié)果的精度都有著重要的影V向。針對此問題，提出熵加權(quán)多視角核K-means（ EWKKM）算法，通過給每個視角分配一個合理的權(quán)值來降低噪聲視角或無關(guān)視角對多視角聚類的影V向，進而提高聚類的精度。EWKKM算法中，首先用核矩陣表示不同的視角，給每個視角分配一個權(quán)重；然后，利用信息熵計算出各個視角的熵權(quán)重；最后，按照定義的目標(biāo)函數(shù)對各個視角的權(quán)重進行優(yōu)化，使用核K-means進行多視角聚類。在UCI數(shù)據(jù)集及人工數(shù)據(jù)集進行實驗，實驗結(jié)果表明熵加權(quán)多視角核K-means算法能夠為每個視角分配一個最優(yōu)的權(quán)重值，聚類的精確度優(yōu)于已有的聚類算法，具有更穩(wěn)定的聚類結(jié)果。
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