基于离散多视图聚类的图像聚类方法、系统、设备及介质

摘要

本公开公开了基于离散多视图聚类的图像聚类方法、系统、设备及介质，包括：对于多视图数据，学习一个理想的结构化图；依据谱聚类原理，在聚类任务中实现图的嵌入，保留原始数据的流型结构；同时学习一个映射矩阵，解决样本外数据的聚类问题；求解所述的目标函数，离散化连续标签，得到最终的离散聚类标签；在整个学习过程中，都考虑到多视图数据的互补性，以及不同视图特征对学习任务对应不同的重要性，该方法自动地为每个视图特征分配合适的权重。本发明提高了多视图聚类的精确度。