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网站开发需求网,网站建设与管理必修,西安免费做网站机构,wordpress4.7优化基于内在图补全的张量化不完整多视图聚类 (TIMVC_IGC)。该模型主要由以下几个关键模块组成#xff1a;缺失视图推断与图构建#xff08;自我表达#xff09;、视图间的一致性约束 (Between-View Consistency)#xff08;其他视图从特征上表示本视图#xff09;、基于张量的…基于内在图补全的张量化不完整多视图聚类 (TIMVC_IGC)。该模型主要由以下几个关键模块组成缺失视图推断与图构建自我表达、视图间的一致性约束 (Between-View Consistency)其他视图从特征上表示本视图、基于张量的低秩约束 (Tensor Low-Rank Constraint)通过频域确保特征低秩、共识表示学习 (Consensus Representation)其他视图从结构上与本视图联系缺失视图推断与图构建利用低秩表示 (Low-Rank Representation)的有效性来揭示数据的内在结构不仅学习低秩表示矩阵还引入了缺失实例矩阵和先验映射矩阵通过优化公式自适应地恢复缺失的实例从而构建每个视图的完整图视图间的一致性约束为了保证不同视图生成的图具有相似性模型引入了一个视图间保持约束这通过最小化 $Z^{(v)}$ 与其他视图的加权组合之间的差异来实现利用矩阵 $H$ 来学习视图间的自我表示关系 。基于张量的低秩约束高阶相关性模型将所有视图的图矩阵堆叠成一个三阶张量。引入张量核范数基于 t-SVD 定义来约束这个张量。这使得模型能够在潜在的流形子空间中频域探索不同视图图结构之间的高阶相关性从而获得更准确的内在图共识表示学习最后通过谱聚类的思想结合共正则化项学习所有视图共享的低维共识表示矩阵 F用于最终的聚类任务L代表图的拉普拉斯矩阵用于捕获数据的局部几何结构表示该视图与其余视图的结构联系入度、出度等通过最小Tr使得所有视图共享的低维共识表示矩阵 F尽可能与每个视图结构方向保持一致