【摘 要】
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针对聚类中的多视角和可解释的问题,提出多视角生成模型的可解释性聚类算法（interpretable clustering with multi-view generative model,ICMG）.ICMG能够产生多个视角的聚类划
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61502434,61170223);河南省科技攻关项目(172102210011)~~
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针对聚类中的多视角和可解释的问题,提出多视角生成模型的可解释性聚类算法（interpretable clustering with multi-view generative model,ICMG）.ICMG能够产生多个视角的聚类划分,并通过视角的语义信息对聚类结果进行定性和定量地解释.首先,构建一种多视角生成模型（multi-view generative model,MGM）,该模型使用贝叶斯程序学习（Bayesian program learning,BPL）和嵌入多视角因素的贝叶斯案例模型（mul
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