【摘 要】
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由于多视图可以使得问题分析的角度更加全面，并且能有效地利用各个视图间的相关信息和互补信息，因而多视图聚类分析已成为机器学习与模式识别等领域的研究热点之一。但在多视图集成聚类分析中，基聚类簇作为基聚类中的一个类簇，包含若干相似数据对象，其疏密程度仅能体现数据自身分布特性，并不能体现基聚类簇质量。本文利用联合熵来评估基聚类簇的不确定性及质量，提出一种多视图集成聚类分析方法。首先，利用联合熵评估了基聚类
【基金项目】
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国家自然科学基金（61876122）；
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由于多视图可以使得问题分析的角度更加全面，并且能有效地利用各个视图间的相关信息和互补信息，因而多视图聚类分析已成为机器学习与模式识别等领域的研究热点之一。但在多视图集成聚类分析中，基聚类簇作为基聚类中的一个类簇，包含若干相似数据对象，其疏密程度仅能体现数据自身分布特性，并不能体现基聚类簇质量。本文利用联合熵来评估基聚类簇的不确定性及质量，提出一种多视图集成聚类分析方法。首先，利用联合熵评估了基聚类簇的质量，并提出一种基聚类簇不确定性指数，有效地体现基聚类簇的重要程度与质量优劣；其次，利用基聚类簇不确定性指数，构造了一种加权共协矩阵，并提出了一种多视图集成聚类MVECJE算法，有效地改善了多视图集成聚类分析的性能；最后，实验验证了聚类簇权重在多视图集成聚类分析中的重要程度，且能改善了集成聚类性能。此外，在MSRC-v1、Caltech101-7和Handwritten numerals（HW）三个图像数据集和Reuters文本数据集上，采用了CoregSC、AWGL、MMSC、DIMSC、COMVSC、MVKKM和CWk2M作为对比算法，实验结果表明了在NMI、ACC、ARI评价指标上，MVECJE算法具有明显的优势，其中在Handwritten numerals（HW）数据集中三个评价指标均高于0.93。
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