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申请/专利权人：西南大学
摘要：本发明公开了一种基于多样性准则下多视图聚类的癌症亚型检测方法，涉及数据处理技术领域，解决现有多视图聚类方法忽略多视图之间的差异性以及表示张量中所存在的问题。本发明基于经典多视图方法进行改进，将表示张量分为清洁部分和噪声部分，将加权张量核范数加到干净表示张量上，以考虑奇异值的先验知识，对噪声部分施加l2,1范数约束，使学习到的表示张量更加清晰，增强了算法的鲁棒性。在目标函数中引入差异项来描述多视图表示矩阵的多样性，引入流形正则化项来保持数据的局部结构。从而提升了多视图聚类的效果和鲁棒性，在多种数据集上均取得了优异的表现。
主权项：1.基于多样性准则下多视图聚类的癌症亚型检测方法，其特征在于，包括：获取多视图数据中各视图的数据矩阵，通过各视图数据的表示矩阵和自表示误差矩阵对所述数据矩阵进行表示；基于所述表示矩阵得到所述多视图数据的表示张量，将所述表示张量拆分为清洁表示张量和表示误差矩阵；基于所述自表示误差矩阵和表示误差矩阵得到数据矩阵的噪声矩阵；分别对所述清洁表示张量和噪声矩阵施加范数约束，并引入所述表示矩阵的正则化项和差异项构建多视图聚类的优化目标函数；求解所述优化目标函数的最优化问题，得到所述清洁表示张量的求解结果；根据所述清洁表示张量的求解结果计算所述多视图数据的亲和矩阵；对所述亲和矩阵进行谱聚类，得到聚类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南大学 基于多样性准则下多视图聚类的癌症亚型检测方法
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