【摘 要】
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针对基于核的多视图聚类算法(kernel based multi-view clustering method,MVKKM)在处理大规模数据集时运行时间长的缺点,引入增量聚类模型的概念,将MVKKM算法与增量聚类模型
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61572407);国家科技支撑计划课题资助项目(2015BAH19F02)
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针对基于核的多视图聚类算法(kernel based multi-view clustering method,MVKKM)在处理大规模数据集时运行时间长的缺点,引入增量聚类模型的概念,将MVKKM算法与增量聚类模型相结合,提出基于核K-means的多视图增量聚类算法(incremental multi-view clustering algorithm based on kernel K-means,IMVCKM)。通过将数据集分块,在每个数据块中使用M VKKM算法聚类,并将每个数据块的聚类中心作为下个数据块的初始聚类中心。将所有块的聚类中心进行整合后再次进行多视图聚类,得到最终的聚类结果。试验结果表明,在3个大规模数据集上,IMVCKM算法相较于MVKKM算法在3个评价指标上具有更好的聚类结果,且运行时间更短。该算法在保证聚类性能的基础上大大降低算法的运行时间。
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