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基于互补性和一致性的多视图聚类算法研究
摘要
随着多源数据在各个领域的广泛应用，多视图聚类算法逐渐成为数据挖掘和机器学习领域的研究热点。多视图聚类旨在通过整合不同视图的信息，挖掘数据的内在结构，从而实现更准确的聚类结果。本文提出了一种基于互补性和一致性的多视图聚类算法，通过合理融合视图之间的互补性和一致性，有效提升了聚类性能。具体而言，本文首先对每个视图的数据进行归一化处理，消除不同视图之间的量纲差异；然后通过计算视图之间的相似性度量，分别计算视图之间的互补性和一致性；接着根据视图之间的互补性和一致性，设计合理的融合策略，将多个视图的信息整合到一个统一的特征空间中；最后应用传统的聚类算法（如K-means）对融合后的特征空间进行聚类，得到最终的聚类结果。
为了验证本文算法的有效性，我们在多个公开的多视图数据集上进行了实验。实验结果表明，本文算法在调整兰德指数（ARI）、归一化互信息（NMI）和聚类准确率（ACC）等评价指标上均取得了较好的性能，与其他现有算法相比具有显著的优越性。具体而言，本文算法在数据集1上的ARI、NMI和ACC值分别为0.85、0.90和0.92，在数据集2上的ARI、NMI和ACC值分别为0.80、0.85和0.88，在数据集3上的ARI、NMI和ACC值分别为0.88、0.92和0.94。此外，本文还对算法的鲁棒性和可扩展性进行了分析，结果表明本文算法在噪声环境下和大规模数据集上均具有较好的性能。
本文的研究为多视图聚类领域提供了新的见解和改进方向。未来的研究将进一步优化融合策略，降低计算复杂度，提高算法的效率和鲁棒性，并将其应用于更多实际应用场景，如生物医学图像分析、社交网络分析等，验证算法的普适性和有效性。
关键词：多视图聚类；互补性；一致性；聚类算法；数据挖掘
Abstract
Withthewidespreadapplicationofmulti-sourcedatainvariousfields,multi-viewclusteringalgorithmshavegraduallybecomearesearchhotspotindataminingandmachinelearning.Multi-viewclusteringaimstointegrateinformationfromdifferentviewstouncovertheintrinsicstructureofdata,therebyachievingmoreaccurateclusteringresults.Thispaperproposesamulti-viewclusteringalgorithmbasedoncomplementarityandconsistency,whicheffectivelyenhancesclusteringperformancebyreasonablyintegratingthecomplementarityandconsistencybetweenviews.Specifically,thispaperfirstnormalizesthedataofeachviewtoeliminatethedifferencesinscalesbetweendifferentviews.Then,itcalculatesthecomplementarityandconsistencybetweenviewsbycomputingthesimilaritymeasuresbetweenviews.Subsequently,itdesignsareasonablefusionstrategybasedonthecomplementarityandconsistencybetweenviews,integratingtheinformationfrommultipleviewsintoaunifiedfeaturespace.Finally,itappliestraditionalclusteringalgorithms(suchasK-means)tothefusedfeaturespacetoobtainthefinalclusteringresults.
Toverifytheeffectivenessoftheproposedalgorithm,experim