多视角聚类相关论文
随着人口的不断增长,行人聚集活动带来的安全问题日益突出。面向大规模人群的智能视频监控受到各国学者的广泛关注,成为预防突发性......
随着人工智能技术不断发展,传统的医疗卫生体系与人工智能技术的融合,形成现在深入人心的智慧医疗。智慧医疗具有快速准确的诊断病......
针对传统红外光谱分析方法通常采用单一的数据压缩方法导致数据丢失,以及给后续的目标聚类带来较大误差的问题,提出了一种基于主元......
在工业智能化加速推进的背景下,针对工业现场的实际动火作业监护需求,开发的AI智能辅助监火机器人,提高了工业企业安全生产效能,也......
离群检测是数据挖掘的重要任务之一,它的主要目标是从数据集中发现与大部分其他数据点有显著区别的样本。这些数据点往往蕴含着重......
学位
近年来,多种形式的网络社交平台愈演愈烈,用户可以利用这些社交网站和内容共享平台来建立自己的社交关系,如与他人实时交流,发表文......
随着计算机技术的飞速发展,数据的收集和存储能力得到了很大的提升。在现实应用中,经常会遇到来自多个视角的数据表示,多视角学习......
目前,在模糊聚类分析中具有重要理论价值及广泛应用场景的是基于目标函数的模糊c均值聚类(Fuzzy C-Means/FCM):把聚类归纳总结为一......
在当今大数据时代,数据对象往往能够在多个视角下进行特征表示,形成多视角数据。多视角数据对传统机器学习算法提出了新的挑战同时......
针对传统子空间聚类算法与超参数自适应算法结合时,面对特定多视角数据集的性能失效问题,提出了一种自适应多视角子空间聚类算法。......
大规模多源异构数据的产生为多视角学习算法提出了新的挑战。文中系统回顾了三类基于子空间学习的多视角聚类算法:最大相关子空间......
多视角数据相对单一视角数据针对同一数据集能够提供更丰富的信息来表示其潜在结构,在聚类问题中倍受关注。多视角数据聚类的传统......
针对多视角数据间互补与一致特性难以刻画问题,提出一种基于图卷积神经网络的多视角聚类方法。通过对样本不同视角间相同邻接子图......
用Zangwill收敛性定理对多视角核K-means（MVKKM）的收敛性进行了分析.结果表明,当满足一定的条件时,MVKKM生成的迭代序列收敛或至少存......
当前,极大熵聚类（maximum entropy clustering,MEC）在面对多视角聚类任务时,是将多视角样本合并成为一个整体样本再进行处理,然而这......
多视角聚类的目的就是对由不同的特征集描述的数据进行聚类。传统算法大多直接对原始特征集聚类,而忽略了一些隐性信息对聚类性能......
目前多数多视角聚类算法属于＂刚性＂划分算法,不适用于处理具有聚簇重叠结构的数据集,为此,提出一种基于模糊C-means的多视角聚类算法......
受益于独有的可能性聚类特性,较之传统FCM、k-means等基于类均值方法,PCM拥有更佳的聚类效果和抗噪性能。但PCM为传统单视角聚类算......
文章在传统单视角知识组织系统的基础上，提出了多视角知识组织系统的概念与框架，即在传统知识组织系统的构建和服务过程中增加知识的......
近年来,随着各种网络应用平台愈演愈烈,多种关系网络中用户之间往往存在大量相似的局部社区结构.鉴于传统单视角社区发现算法在划......
在处理数据特征提取问题时,已有的基于非负矩阵分解的不完整多视角聚类算法对局部特征的提取不够准确.针对此问题,文中提出基于正......
为了有效利用少量先验信息提高多视角数据聚类效果,提出一种基于距离度量学习的半监督多视角谱聚类算法（简称ML-SMC）。首先,利用距离......
在大数据时代下,如何利用多源异构数据中的互补信息来识别数据中的簇模式,是多视角聚类研究中的热点问题.然而,大多数现有的多视角......
为解决传统可能性聚类算法（PCM）无法满足多视角学习场景聚类的实际问题，并进一步考虑到现有多视角聚类算法尚未重视的视角权重及视角......
针对极大熵聚类算法在处理多视角聚类任务时存在的局限性,引入划分融合和视角加权技术,提出一种改进的极大熵聚类算法。通过对视角......
多视角聚类要解决的关键问题是如何有效融合来自多个不同视角的信息,从而更加准确地发现数据潜在的结构,提高聚类效果。当前尽管存......
为了解决谱聚类算法中相似矩阵的构造不能满足簇内数据点高度相似的问题,给出一种基于共享近邻的多视角谱聚类算法(MV-SNN)。首先,......
最近几年,机器学习方法随着人工智能的火热得到了迅猛发展,在医疗、交通、金融等领域得到了广泛的应用。但是,随着应用场景的不断......
社交媒体是互联网近几年快速发展的产物,现如今已融入了人们生活的方方面面。社交媒体数据已经成为互联网中最重要的信息来源,在互......
信息技术的发展,使得互联网上的数据呈现出大数据特性,主要表现为体量大和多源异构,这些问题对科学管理和计算方法提出了严峻的挑......
当前,基于协同学习机制的多视角聚类技术存在如下两点不足:第一,以往构造的用于各视角协同学习的逼近准则物理含义不明确且控制简......
随着互联网技术的发展以及大数据时代的到来,知识获取的便捷性不断提高,高校图书馆不再是高校读者获取文献资源的唯一途径;同时,由......
随着多媒体技术的发展,数据正在呈爆炸式增长。在各种各样的多媒体应用中,很多真实世界的数据都可以被不同的视角或者表示来描述。......
随着信息技术和互联网的快速发展,产生了呈爆炸式递增的海量数据。数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程,......
在基于视角加权的多视角聚类中,每个视角的权重取值对聚类结果的精度都有着重要的影响。针对此问题,提出熵加权多视角核K-means（EWK......
