【摘 要】
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在大数据时代,数据量增多的同时,数据的表示形式也越来越多样化,出现了多视角数据。利用多视角数据各视角相容、互补的性质对其进行更有效的分析成为很多领域的必然需求。本
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在大数据时代,数据量增多的同时,数据的表示形式也越来越多样化,出现了多视角数据。利用多视角数据各视角相容、互补的性质对其进行更有效的分析成为很多领域的必然需求。本文从聚类和特征选择两个方面研究了多视角数据分析算法。就聚类而言,我们基于协同训练的思想,要求每个视角上的聚类结果趋于一致,把单视角上的谱嵌入聚类(SEC)算法扩展到多视角上,提出了基于协同训练的多视角谱嵌入聚类算法(CoSEC),使得谱聚类算法对流形假设的依赖性减小,提高其处理多视角流形结构不明显的数据的能力,实验结果验证了算法的有效性。对多视角数据特征选择采用逐个视角特征选择与各视角同时特征选择两种策略。在第一种策略下针对多视角数据的特例单视角数据提出了改进的判别特征选择算法DFS。DFS结合经典的线性判别分析(LDA)算法和矩阵的2,1范数稀疏正则化,能够选择最具有判别能力的特征,同时减少特征间信息的冗余。在第二种策略下,我们针对没有标注信息但附带有成对约束(pairwise constraint)形式领域信息的多视角数据,提出了多视角半监督特征选择(MVSSFS)算法,同时利用各个视角进行特征选择,能够自动权衡利用各个视角上的信息。对以上两个特征选择算法我们都采用交替迭代的方式求解,并从理论上证明了求解算法的收敛性,且分别在实际数据上验证了以上两个算法的有效性。
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