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| 多视图聚类算法综述 | |
| 引用本文： | 何雪梅.多视图聚类算法综述[J].教育技术导刊,2019,18(4):79-81. |
| 作者姓名： | 何雪梅 |
| 作者单位： | 西华师范大学 计算机学院，四川 南充 637002 |
| 摘 要： | 在大数据时代，数据是由不同来源生成的，或者是从不同视图中观察得到的，这些数据被称为多视图数据。在数据挖掘与分析中，充分发挥知识在多视图数据中的作用是非常重要的，因此需要在融合相关数据的同时，考虑不同视图的多样性。近年来，多视图聚类（MvC）受到越来越多学者关注，根据其涉及的机制和原则，将多视图聚类算法分为5类，即协同训练算法、多核学习、多视图聚类、多视图子空间聚类与多任务多视图聚类。对多视图聚类算法进行介绍，并重点介绍了协同训练算法与多核学习。 |
| 关 键 词： | 数据挖掘 聚类分析 多视图聚类 协同训练 多核学习 |
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