【摘 要】
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为了在多视角聚类过程中同时考虑特征权重和数据高维性问题,提出一种基于特征加权和非负矩阵分解的多视角聚类算法（Multiview Clustering Algorithm based on Feature Weighti
【机 构】
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哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.60873038,No.71272216）, 中央高校基本科研业务费专项资金资助（No.HEUCF100603,No.HEUCFZ1212）
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为了在多视角聚类过程中同时考虑特征权重和数据高维性问题,提出一种基于特征加权和非负矩阵分解的多视角聚类算法（Multiview Clustering Algorithm based on Feature Weighting and Non-negative Matrix Factorization,FWNMF-MC）.FWNMF-MC算法根据每个视角中每个特征在聚类过程中的重要性,自动赋予不同的权值.通过将每个视角空间中的特征矩阵分解为基矩阵与系数矩阵的乘积,将多视角数据从高维空间映射到低维空间.为了有效
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