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摘要：本申请公开了一种不完整多视图聚类方法、存储介质及处理设备，包括：构建不完整多视图数据集、用于挖掘视图一致性特征的多视图模型和用于挖掘视图特定特征的单视图模型，其中不完整多视图数据集包括多个完整样本和多个不完整样本；利用完整样本训练多视图模型并挖掘视图一致性特征，利用多视图模型挖掘的视图一致性特征训练单视图模型；利用训练后的单视图模型获取不完整样本的聚类结果，利用训练后的多视图模型获取完整样本的聚类结果。本申请能够通过构建多个模型，有效利用不完整信息，同时避免插补质量的不稳定性而给原始数据带来噪声。另外，能够提取聚类有效型特征，从而提升多视图聚类的适用性和泛化能力。
主权项：1.一种不完整多视图聚类方法，其特征在于，包括：构建不完整多视图数据集、用于挖掘视图一致性特征的多视图模型和用于挖掘视图特定特征的单视图模型，其中所述不完整多视图数据集包括多个完整样本和多个不完整样本；利用所述完整样本训练所述多视图模型并挖掘所述视图一致性特征，利用所述多视图模型挖掘的视图一致性特征训练所述单视图模型；利用训练后的单视图模型获取所述不完整样本的聚类结果，利用训练后的多视图模型获取所述完整样本的聚类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学(深圳)高等研究院 一种不完整多视图聚类方法、存储介质及处理设备
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