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融合高阶信息和局部结构的鲁棒多视图聚类
计算机科学与技术 | 更新时间：2026-10-09
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    • 融合高阶信息和局部结构的鲁棒多视图聚类

    • Robust multi-view clustering integrating high-order information and local structure

    • “融合高阶信息和局部结构的鲁棒多视图聚类算法，通过加权张量Schatten-p范数与超拉普拉斯正则化捕获高阶信息并保留局部结构，采用l1，2范数增强簇结构、柯西伪范数约束噪声，在8个公开数据集上验证性能优于10个对比算法，为解决非线性数据聚类及抗噪问题提供了新方案。”
    • 陈梅 ，郭爱霞 ，王洁 ，王欢
    • 吉林大学学报（工学版） 2026年56卷第10期 页码：2662-2674
    • 作者机构：

      兰州交通大学 电子与信息工程学院，兰州 730070

    • 作者简介：

      陈梅（1973-）女，教授，博士. 研究方向：复杂数据挖掘，模式识别和社会网络分析. E-mail： mei.chen.lzjtu@hotmail.com

    • 基金信息：
      国家自然科学基金项目(62266029);甘肃省重点研发计划项目(24YFGA036);甘肃省高等学校产业支撑计划项目(2022CYZC-36)

    • DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20250377     

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