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申请/专利权人：烟台大学
摘要：本发明涉及数据挖掘技术领域，尤其是涉及一种基于深度学习的不完全多视图聚类方法及系统。一种基于深度学习的不完全多视图聚类方法包括S1.获取跨视图训练集，包括完整数据集和不完整数据集；S2.构建聚类模型，包括编码器网络和解码器网络；S3.利用聚类模型对跨视图训练集进行特征提取和重构，并计算重构损失，对重构损失进行优化；S4.基于重构损失，分别利用完整数据集和不完整数据集对聚类模型进行训练；S5.利用训练好的聚类模型进行预测。本发明解决了对完整和不完整数据通过有效双层操作来提高聚类精度的问题。
主权项：1.一种基于深度学习的不完全多视图聚类方法，其特征在于，包括：S1.获取跨视图训练集，包括完整数据集和不完整数据集；S2.构建聚类模型，包括编码器网络和解码器网络；S3.利用聚类模型对跨视图训练集进行特征提取和重构，并计算重构损失，对重构损失进行优化；S4.基于重构损失，分别利用完整数据集和不完整数据集对聚类模型进行训练；S5.利用训练好的聚类模型进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 烟台大学 一种基于深度学习的不完全多视图聚类方法及系统
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