公开(公告)号：CN114723980A

公开(公告)日：2022-07-08

申请号：CN202210636324.9

申请日：2022-06-07

Applicant: 西南科技大学

Inventor： 任珍文 ,  戴健 ,  糜勇 ,  祝本明 ,  朱松柏

IPC: G06V10/762 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于深层语义挖掘的多视图聚类方法，包括以下步骤：S1、输入多视图数据；S2、基于多视图数据矩阵，利用深度矩阵分解构建出每个视图的潜在表示矩阵；S3、根据每个视图的潜在表示矩阵，构建基于深层语义挖掘的多视图聚类方法的目标函数；S4、采用交替优化的方法求解目标函数，直接计算出聚类指示矩阵；S5、利用聚类指示矩阵，输出最终的聚类结果。本发明方法通过挖掘多视图数据中的深层语义信息，解决了现有聚类算法忽略了多视图数据的深层语义信息以及采用两步策略进行多视图聚类无法获得最优聚类结果的问题，有效地实现多视图数据的聚类，提高了多视图聚类的性能；可广泛应用于计算机视觉和模式识别技术领域。

公开(公告)号：CN116432062B

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202111627662.8

申请日：2021-12-29

Applicant: 西南科技大学

Inventor： 任珍文 ,  游佳莉 ,  戴键 ,  朱松柏 ,  祝本明 ,  尤晓建 ,  孙元 ,  李浩然 ,  糜勇

IPC: G06F18/23213 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明公开了一种聚类中心一致性指导采样学习的多核聚类方法，包括以下步骤：S1.输入待分析数据；S2.利用核映射和奇异值分解（SVD），对待分析数据进行预处理，得到基聚类指示矩阵；S3.对基聚类指示矩阵，构建聚类中心一致性指导采样学习的多核聚类方法的目标函数；S4.采用交替迭代优化（坐标下降）的方法求解目标函数，计算得到共识表示矩阵；S5.对优化得到的共识表示矩阵执行K‑均值（K‑means），得到最终聚类结果。本发明与现有方法相比，提出了聚类中心一致性指导采样学习的多核聚类方法，提高锚点质量的同时，解决了现有方法时间和空间消耗大的问题，有效提高了聚类性能；可广泛应用于计算机视觉和模式识别等技术领域。

公开(公告)号：CN116432062A

公开(公告)日：2023-07-14

申请号：CN202111627662.8

申请日：2021-12-29

Applicant: 西南科技大学

Inventor： 任珍文 ,  游佳莉 ,  戴键 ,  朱松柏 ,  祝本明 ,  尤晓建 ,  孙元 ,  李浩然 ,  糜勇

IPC: G06F18/23213 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明公开了一种聚类中心一致性指导采样学习的多核聚类方法，包括以下步骤：S1.输入待分析数据；S2.利用核映射和奇异值分解（SVD），对待分析数据进行预处理，得到基聚类指示矩阵；S3.对基聚类指示矩阵，构建聚类中心一致性指导采样学习的多核聚类方法的目标函数；S4.采用交替迭代优化（坐标下降）的方法求解目标函数，计算得到共识表示矩阵；S5.对优化得到的共识表示矩阵执行K‑均值（K‑means），得到最终聚类结果。本发明与现有方法相比，提出了聚类中心一致性指导采样学习的多核聚类方法，提高锚点质量的同时，解决了现有方法时间和空间消耗大的问题，有效提高了聚类性能；可广泛应用于计算机视觉和模式识别等技术领域。

公开(公告)号：CN115908880A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202111149188.2

申请日：2021-09-29

Applicant: 西南科技大学

Inventor： 任珍文 ,  糜勇 ,  孙元 ,  戴健 ,  祝本明 ,  杨超 ,  印茂伟

IPC: G06V10/762

Abstract: 本发明公开了一种基于对偶张量的多视图子空间聚类方法，通过构建基于对偶张量的多视图子空间聚类方法的目标函数，寻找原始多视图数据的低维子空间，缓解原始数据中噪声的影响；并在低维子空间中构建对偶张量，从而充分挖掘多视图数据中的高阶相关性。本发明方法通过联合子空间学习和对偶张量学习，解决了现有聚类算法忽略了多视图数据的高阶信息的问题，有效地提高多视图聚类性能，实现对多视图数据的准确聚类。