面向多视图聚类的多图正则化深度矩阵分解方法

摘要

本发明提供了一种面向多视图聚类的多图正则化深度矩阵分解方法，包括：获取待分解的多视图样本集X＝{X(1),...,X(υ),...,X(V)}，其中，V表示视图的个数，kυ为视图样本的维数，n为多视图样本的个数；根据多视图样本集构建目标函数：根据所述目标函数，使用迭代加权的方法，输出特征矩阵Dm，完成对多视图样本集X的分解。其采用多图正则项来保持每层系数矩阵中的固有几何结构信息，确保每层系数矩阵进行有效合理的优化，以提高多视图聚类的精确度。