收稿日期：2014－04－15

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金(61300114)；教育部博士點(diǎn)新教師基金(20132302120047)；中國博士后科學(xué)基金(2013M530156)；中央高校基本

科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(HIT.NSRIF.2013066)；教育部-微軟語言語音重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金-面向大規(guī)模文本數(shù)據(jù)的信息演化分析資助。

作者簡介：伍國鑫(1990 - )，男，陜西渭南人，碩士研究生，主要研究方向：自然語言處理、文本聚類；

劉秉權(quán)(1970 - )，男，黑龍江哈爾濱人，博士，副教授，主要研究方向：自然語言處理、Web信息處理；

劉銘(1981 - )，男，黑龍江哈爾濱人，博士，講師，主要研究方向：自然語言處理、文本聚類。

摘要：近幾年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展以及大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，具有多種表示即多視圖數(shù)據(jù)越來越多，如何將傳統(tǒng)的單一表示的數(shù)據(jù)聚類方法應(yīng)用在多視圖數(shù)據(jù)被廣泛研究。其中傳統(tǒng)的K-均值聚類算法因?yàn)橛行砸约皩τ诖髷?shù)據(jù)的高效性而被擴(kuò)展到了多視圖數(shù)據(jù)領(lǐng)域，本文針對最近提出的一個(gè)新的多視圖K-均值聚類方法，結(jié)合co-training的思想，提出了一個(gè)改進(jìn)的多視圖K-均值聚類算法，并在三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，同時(shí)和已有的一些方法進(jìn)行了比較，結(jié)果表明了算法的有效性。

關(guān)鍵詞：聚類； 多視圖； K-均值； 協(xié)同訓(xùn)練

中圖分類號：TP181文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號：2095-2163（2014）03-0011-05

An Improved Multi-view K-means Clustering Algorithm

WU Guoxin， LIU Bingquan， LIU Ming

(School of Computer Science and Technology， Harbin Institute of Technology， Harbin 150001， China)

Abstract：In recent years， with the development of Internet， more and more multi-view data are collected. How to apply the traditional clustering algorithm into the multi-view data have been studied widely. Among them， the K-means clustering algorithm has been extended into the multi-view data firstly because of its efficiently on large-scale dataset. This paper presents an improved multi-view K-means clustering algorithm by introducing the idea of co-training. The paper also evaluates the proposed method on three standard datasets and compares with some baseline methods. The experiment results show the validity of the proposed method.

Key words：Clustering; Multi-view; K-means; Co-training

0引言

聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘以及無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的基礎(chǔ)問題。目前已經(jīng)有許多經(jīng)典的聚類算法，如K-均值、層次聚類以及譜聚類［1-2］等。然而，傳統(tǒng)的聚類算法通常針對具有單一表示或者單一視圖的聚類對象。在多視圖數(shù)據(jù)的情形下，聚類對象有多種不同的表示并且從每一種表示出發(fā)都能對該數(shù)據(jù)對象進(jìn)行聚類。多視圖對象實(shí)現(xiàn)聚類的一個(gè)基本方法就是將該對象的相應(yīng)于不同表示的樣本向量合并成一個(gè)向量，如此則將多視圖的聚類問題轉(zhuǎn)化成單一視圖的聚類問題，其后即可應(yīng)用任何已知的單一視圖聚類方法。可是，簡單地將數(shù)據(jù)對象的不同表示合并成一個(gè)統(tǒng)一的形式卻并未考慮到各個(gè)不同表示之間的關(guān)系，因而如何基于多視圖數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，充分利用各個(gè)視圖的信息對數(shù)據(jù)對象進(jìn)行有效聚類即已成為多視圖聚類算法的主要目標(biāo)［3-8］。

多視圖數(shù)據(jù)廣泛出現(xiàn)在許多應(yīng)用領(lǐng)域。在自然語言處理領(lǐng)域，一篇文檔或者整個(gè)語料庫可能具有多語言版本，每一種語言的版本實(shí)際上都是該文檔的一個(gè)表示，一個(gè)典型實(shí)例就是機(jī)器翻譯領(lǐng)域中的平行語料庫。公開發(fā)表的學(xué)術(shù)文章可以有摘要、關(guān)鍵詞以及文章正文等多種表示，這些表示均能概括文章的主旨內(nèi)容。而且，互聯(lián)網(wǎng)也是多視圖數(shù)據(jù)的另一個(gè)重要來源。網(wǎng)頁可以表示成自然語言文本，同時(shí)也可以由網(wǎng)頁中的鏈接和錨文本來表示。其他的則如計(jì)算機(jī)圖形學(xué)中的圖像也都具有大量的不同表示，如像素值、直方圖等，甚至還包括圖像對應(yīng)的標(biāo)注文本。此外，在自動(dòng)語音識(shí)別領(lǐng)域，語音數(shù)據(jù)一方面可以由聲音表示，同時(shí)也可以由一系列表示嘴唇移動(dòng)的圖片來表示。綜上所述，對于這些日漸豐富的多視圖數(shù)據(jù)的聚類問題，已經(jīng)引起了人們的廣泛關(guān)注和高度重視。

許多現(xiàn)存的多視圖聚類算法都是基于Co-training［9］的思想［10-14］。Co-training最早是為了解決半監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的問題而由Michal Blum等人引入的。其核心思想是同時(shí)訓(xùn)練兩個(gè)模型，而后用其中一個(gè)模型去預(yù)測未標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，再將這些數(shù)據(jù)加入到原始的標(biāo)注數(shù)據(jù)中，利用新得到的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練另一個(gè)模型，如此反復(fù)直至達(dá)到某一目標(biāo)。受Co-training的啟發(fā)，多視圖的聚類算法旨在利用聚類對象在一個(gè)視圖上的聚類結(jié)果去影響在其他視圖上的聚類結(jié)果，即在聚類過程中考慮到了不同視圖之間的交互作用。這一類型中的一個(gè)典型例子就是多視圖的K-均值聚類算法。在該算法中，一個(gè)視圖上的聚類結(jié)果將會(huì)用于初始化另一個(gè)視圖的聚類中心，反之亦然。但是，當(dāng)聚類對象的不同視圖的個(gè)數(shù)有所增加時(shí)，此一方法則變得復(fù)雜且難以分析。例如，當(dāng)出現(xiàn)三個(gè)視圖時(shí)，任何兩個(gè)視圖都可以對最后一個(gè)視圖的初始聚類中心進(jìn)行初始化，但應(yīng)當(dāng)選擇哪一個(gè)視圖卻難以確定，而當(dāng)視圖個(gè)數(shù)更大時(shí)，這些問題的復(fù)雜度也隨之提升。另一個(gè)嚴(yán)重的問題則是該算法并不能保證收斂，這也進(jìn)一步限制了該算法的應(yīng)用。

為了克服基于Co-training的K-均值聚類算法的這些缺點(diǎn)，并結(jié)合其他學(xué)者的已有研究成果，本文提出了一個(gè)改進(jìn)的多視圖K-均值聚類方法，該方法具有以下幾個(gè)特點(diǎn)：

(1)定義了一個(gè)合適的目標(biāo)函數(shù)同時(shí)將聚類問題重新表述成為一個(gè)凸優(yōu)化問題。為了最小化該目標(biāo)函數(shù)，必然得出了一個(gè)迭代的優(yōu)化算法。而且由于這是一個(gè)凸優(yōu)化問題，算法的收斂性可以得到保證。

(2)該算法考慮到了不同視圖之間的交互作用，而為了簡化這些交互作用，文中只考慮每兩個(gè)視圖之間的交互，通過這一考慮，即可將Co-training的思想擴(kuò)展到具有大量不同視圖的情形，同時(shí)還能保持模型的一致性。第3期伍國鑫，等：一種改進(jìn)的多視圖K-均值聚類算法智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用第4卷

1多視圖K-均值的形式化

K-均值聚類算法已廣泛應(yīng)用于實(shí)際的聚類問題中，研究通過對已有的一個(gè)多視圖K-均值算法加以改進(jìn)，可以更好地利用多視圖數(shù)據(jù)的特點(diǎn)進(jìn)行聚類。下面，首先將K-均值聚類算法的求解形式變換成為一個(gè)優(yōu)化問題。

1.1基于聚簇指示矩陣的形式化

從正交非負(fù)矩陣因子模型［15-16］的角度，傳統(tǒng)的K-均值聚類方法可以看作是如下的一個(gè)優(yōu)化問題：

minF，G‖X-GF‖2F

s.t.Gik∈{0，1}∑Kk=1Gik=1，i=1，2，…，n(1)

其中，X是輸入樣本矩陣，矩陣的每一行是一個(gè)聚類對象的向量表示，每一列則表示這個(gè)樣本向量的一維。而G稱之為聚簇指示矩陣，且滿足(1)中的約束條件，即該矩陣的每一個(gè)元素為0或者1，并且每一行有且僅有一個(gè)位置為1，如果第i行的第k個(gè)元素為1，則表明第i個(gè)樣本在第k個(gè)聚簇中，該矩陣實(shí)際上刻畫了這些聚類對象的聚簇結(jié)構(gòu)，圖1即給出了對應(yīng)的一個(gè)樣例。矩陣F是聚簇中心矩陣，其中的每一行表示一個(gè)聚簇中心的向量表示。如果n表示樣本個(gè)數(shù)，K表示聚簇個(gè)數(shù)，而d為樣本的維度，那么這三個(gè)矩陣的大小即可分別表示為n×d、n×K以及K×d。

100

010

001

100

010聚簇1：{1，4}

聚簇2：{2，5}

聚簇3：{3}

圖1聚簇指示矩陣

Fig.1Cluster indicator matrix

1.2多視圖聚類的目圖標(biāo)函數(shù)

如果將上節(jié)中定義的目標(biāo)函數(shù)寫成標(biāo)量的形式，就會(huì)發(fā)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)函數(shù)實(shí)際上給出的是每個(gè)樣本到其所在聚簇中心距離的平方和，而該平方和就是K-均值聚類算法 的原始目標(biāo)函數(shù)。為了適應(yīng)多視圖的情形，Cai Xiao等［17］提出了一個(gè)新的目標(biāo)函數(shù)：

minF（v），G，α(v)∑Mv=1(α(v))γ‖X(v)-GF(v)‖1，2

s.t.Gik∈{0，1}，∑Kk=1Gik=1.n∑Mv=1α(v)=1，α(v)＞0(2)

式（2）與式(1)的區(qū)別可作如下表述：

首先，在多視圖情形下，每一個(gè)聚類對象有多個(gè)表示，因此也會(huì)有多個(gè)樣本輸入矩陣，對應(yīng)于視圖v的樣本矩陣為X(v)，類似地也有多個(gè)聚簇中心矩陣F(v)，同時(shí)這個(gè)新的目標(biāo)函數(shù)對各個(gè)視圖亦賦予了不同的權(quán)值α(v)。和式(1)相同，該目標(biāo)函數(shù)中也有一個(gè)聚簇指示矩陣，該指示矩陣將不同的視圖實(shí)現(xiàn)了聯(lián)結(jié)。但是這個(gè)目標(biāo)函數(shù)卻存在一個(gè)問題，也就是函數(shù)假定了在每個(gè)視圖上的聚簇結(jié)構(gòu)完全相同，基于該假定，這個(gè)目標(biāo)函數(shù)中只有一個(gè)聚簇指示矩陣。在實(shí)際的聚類問題中，不同視圖上的聚類結(jié)果可能偏差很大，強(qiáng)制要求所有視圖的聚簇結(jié)構(gòu)一樣實(shí)際上是在不同的聚類結(jié)果中選取了一個(gè)折中，但如此一來就有可能損害最優(yōu)的聚類結(jié)果，因?yàn)樵谄渲屑尤肓溯^差的聚類結(jié)果。為了解決這一問題，文中對這個(gè)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行了修改，得到了如下的目標(biāo)：

minF(v)，G(v)，α(v)∑Mv=1(α(v))γ‖X(v)-G(v)F(v)‖2F

+λL(G(1);G(2);…，G(M))(3)

其中，M為不同視圖的個(gè)數(shù)。

在式(3)中，對每個(gè)視圖賦予了一個(gè)聚簇指示矩陣G(v)，同時(shí)為了保證各個(gè)聚簇指示矩陣之間的交互關(guān)系又加入了一個(gè)約束項(xiàng)，而λ則表示了該約束項(xiàng)的強(qiáng)度。如果沒有該約束項(xiàng)，將會(huì)很容易看到，最小化該目標(biāo)函數(shù)即是在每一個(gè)視圖上分別最小化 (1) 式，因?yàn)楦鱾€(gè)視圖之間沒有任何關(guān)系。約束項(xiàng)的設(shè)置就是控制各個(gè)視圖的聚類結(jié)果之間的差異，防止結(jié)果之間出現(xiàn)較大的偏差。為了達(dá)到這個(gè)目的，即需要求約束函數(shù)L滿足如下的兩個(gè)條件：

(1)非負(fù)性，即對于任意的參數(shù)值，L≥0；

(2)當(dāng)且僅當(dāng)各個(gè)視圖的聚簇矩陣相同時(shí)，L=0。

然而，在本文的模型中對于每個(gè)視圖都有一個(gè)聚簇指示矩陣，而聚類的最終結(jié)果只能是一個(gè)，因此就必須從這些指示矩陣中選擇一個(gè)最優(yōu)的結(jié)果。目前，研究主要是根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，定義一個(gè)主視圖。一個(gè)視圖稱為主視圖，當(dāng)且僅當(dāng)該視圖是聚類對象的相比于其他視圖的一個(gè)更好的表示。如何選取主視圖則依賴于研究者對數(shù)據(jù)的理解。

下節(jié)將給出一個(gè)具體的約束函數(shù)。

1.3基于視圖成對交互的約束項(xiàng)

這一節(jié)將會(huì)給出一個(gè)具體的約束函數(shù)的定義，這個(gè)約束函數(shù)將多個(gè)視圖之間的交互關(guān)系分解為若干個(gè)視圖之間的成對交互，如此變換后一方面能夠簡化視圖之間的交互作用，另一方面則可以在有更多視圖的情形下依然保持模型的一致性。L的定義如下：

L(G(1)，G(2)，…，G(M))=∑(j，k)∈1l(j，k)（4）

式（4）中的I稱為交互集，定義如下：

I={(j，k)｜j＜k，j，k=1，2，……，I}

該集合定義了有哪些視圖之間存在交互作用。而l(j，k)的定義即如下：

l(j，k)=‖(G(j)-G(k))‖2F

=∑ni=1‖(g(j)i-g(k)i)‖22（5）

其中，g(j)i表示視圖j的聚簇指示矩陣的第i行，由聚簇指示矩陣的定義可知

‖g(j)i-g(k)i‖22=0g(j)i=g(k)i

2g(j)i≠g(k)i（6）

因而本研究中定義的L符合上一節(jié)提出的約束函數(shù)需要滿足的兩個(gè)條件。上面已經(jīng)定義了交互集，集合的每個(gè)元素表示兩個(gè)彼此有影響的視圖，而對于M個(gè)視圖，交互集可能的元素個(gè)數(shù)即為M(M-1)/2，當(dāng)M很大時(shí)，該集合元素就會(huì)很多，模型也隨之趨于復(fù)雜。并且，在實(shí)際聚類中，并不是任意兩個(gè)視圖之間都會(huì)存在交互關(guān)系，為此即可根據(jù)數(shù)據(jù)集定義一個(gè)合適的交互集。

2模型求解與優(yōu)化算法

前述分析中已經(jīng)給出了一個(gè)改進(jìn)的多視圖聚類目標(biāo)函數(shù)，下面即將給出一個(gè)迭代優(yōu)化算法。

2.1迭代優(yōu)化算法

算法的模型中有三個(gè)參數(shù)需要求解：F(v)，G(v)以及α(v)，為了求得最優(yōu)解，每次迭代都需要固定兩個(gè)參數(shù)，其后求出另一個(gè)參數(shù)的最優(yōu)值，最終達(dá)到收斂。首先固定G(v)以及α(v)，更新F(v)。此時(shí)目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化實(shí)際上相當(dāng)于K-均值算法中聚簇中心的更新過程，即對每個(gè)聚簇，取該聚簇中所有樣本的平均值作為該聚簇新的中心。接下來，則要固定F(v)以及α(v)，更新G(v)，不失一般性，假設(shè)要更新G(1)，可將目標(biāo)函數(shù)寫成如下形式：

J=∑v(α(v))γ‖X(v)-G(v)F(v)‖2F+

λ∑(1，j)∈I‖G(1)-G(j)‖2F+C

=∑ni=1(∑v(α(v))γ‖x(v)i-gi(v)F(v)‖22)+

λ∑ni=1∑(1，j)∈I‖g(1)i-g(j)‖22+C

=∑ni=1(∑v(α(v))γ‖x(v)i-g(1)iF(v)‖22+

λ∑(1，j)∈I‖g(1)i-g(j)‖22)+C(7)

從式（7）可以看到，為了最小化J，只需要對每一個(gè)樣本，求解如下的優(yōu)化問題：

ming(1)i∑v(α(v))γ‖x(v)i-g(1)iF(v)‖22

+λ∑(1，j)∈I‖g(1)i-g(j)i‖2（8）

因?yàn)橄蛄縢(1)i的元素均為0或者1，加之有且僅有一個(gè)元素為1，則g(1)i可能的取值有K個(gè)，此時(shí)枚舉所有可能的取值后，求出最優(yōu)的解，對每個(gè)樣本依次求出對應(yīng)的g(1)i，即可推得最優(yōu)的聚簇指示矩陣G(1)。

接下來，就需要更新權(quán)值α(v)，即求解如下的最優(yōu)化問題：

minα(v)∑v(α(v))γ‖X(v)-G(v)F(v)‖2F+λL

s.t.∑Mv=iα(v)=1，α(v)≥0（9）

利用Lagrange 函數(shù)消除約束，由其可以得到：

∑Mv=1(α(v))γH(v)+λL-β(∑Mv=1α(v)-1)（10）

式（10）中，H(v)=‖X(v)-G(v)F(v)‖2F中，對式（10）關(guān)于α(v)求導(dǎo)，并令導(dǎo)數(shù)為0即可以得到：

α(v)=(β/γH(v))1/(1-γ)（11）

將∑vα(v)=1代入上式，進(jìn)一步得到了α(v)的更新公式：

α(v)=(γH(v))1/(1-γ)∑Mv=1(γH(v))1/(1-γ)（12）

至此，則完整給出了所有參數(shù)的更新過程。

2.2算法超參設(shè)定

以上算法中有兩個(gè)超參需要手工設(shè)定，特別地參數(shù)γ控制著不同視圖的權(quán)值分布，而γ也控制著一致性約束的強(qiáng)度。如果γ值很大，則算法賦予每個(gè)視圖的權(quán)值接近于1/M；反之，如果γ值很小，那么具有更小H(v)值的視圖對應(yīng)的取值更大。通過在區(qū)間 ［2， 50］ 內(nèi)按照一定的步長進(jìn)行一維搜索得到最優(yōu)參數(shù)，而在區(qū)間［1e-8， 0.1］直接進(jìn)行搜索，可得到最優(yōu)參數(shù)γ。當(dāng)然，也許還存在更好的啟發(fā)式方法可用于選擇參數(shù)的最優(yōu)值。

3實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

3.1 數(shù)據(jù)集

本文在三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了聚類實(shí)驗(yàn)，這三個(gè)數(shù)據(jù)集分別是：

(1) Rertus21 578數(shù)據(jù)集。該語料庫包含許多不同的類別。在實(shí)驗(yàn)過程中，選取了包含新聞最多的前10個(gè)類別，從每個(gè)類別中隨機(jī)選取了最多100篇文檔。文檔的標(biāo)題和正文可看做是兩個(gè)不同的視圖，而正文則是主視圖。

(2)Rcv1。該語料庫包含同一篇文檔的多語言版本，對于一篇英文文檔，包含有通過機(jī)器翻譯生成的其他語言的相應(yīng)文檔?？偣灿辛N類別，可分別從每一類別中隨機(jī)選取200篇英文文檔以及對應(yīng)的法文、德文版本。英文、法文以及德文被認(rèn)為是三個(gè)不同的視圖，其中英文是主視圖。由于使用詞包模型得到的特征向量非常稀疏，又使用PLIS［18］進(jìn)行了降維。

(3)UCI digits dataset是阿拉伯?dāng)?shù)字的手寫字識(shí)別數(shù)據(jù)集，總共有0~9 10個(gè)類別，各個(gè)類別均有200個(gè)實(shí)例，每個(gè)實(shí)例有四種視圖，分別是傅里葉系數(shù)FOU，相關(guān)系數(shù)FAU以及像素值PIX和KAR系數(shù)，其中PIX是主視圖。

表1即給出了這三個(gè)數(shù)據(jù)集的一個(gè)整體匯總。表1數(shù)據(jù)集匯總

Tab.1Dataset summary數(shù)據(jù)集#樣本#視圖#聚簇Reuters21 578901210Rcv11 20036UCI digits2 0004103.2實(shí)驗(yàn)設(shè)置

實(shí)驗(yàn)中，使用了一些經(jīng)典的聚類算法以及最新的多視圖聚類算法，并將這些方法的結(jié)果同本文提出的方法進(jìn)行了比較。具體的對比分析可做如下闡述：

（1）K-均值。在每個(gè)視圖上分別使用K-均值進(jìn)行聚類，并將最好的視圖上的結(jié)果作為最終的聚類結(jié)果。

（2）譜聚類。在每個(gè)視圖上分別進(jìn)行譜聚類，也將最好視圖上的結(jié)果作為最終的聚類結(jié)果。

（3）RMKMC 是在文獻(xiàn)［1］中提出的一個(gè)新的多視圖聚類算法。

文中使用了三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的聚類評價(jià)指標(biāo)：純度(Purity)，正規(guī)化的互信息(NMI)以及F-值(F-score)［14］。因?yàn)楸疚奶岢龅姆椒ㄒ约扒懊嫣岬降谋容^方法都依賴于初始化，因此對于每一種方法都進(jìn)行了隨機(jī)初始化并且運(yùn)行50次，基于此來計(jì)算平均聚類結(jié)果以及標(biāo)準(zhǔn)差。三個(gè)數(shù)據(jù)集上的結(jié)果分別如表2、表3和表4所示（括號內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差）。

表2Reuters21 578實(shí)驗(yàn)結(jié)果

Tab.2Experiment results on Reuters21 578 datasetMethodPurityNMIF-scoreK-means0.367(0.057)0.405(0.063)0.377(0.034)譜聚類0.394(0.034)0.460(0.032)0.360(0.030)RMKMC0.439(0.044)0.499(0.042)0.413(0.040)Ours0.457(0.020)0.504(0.020)0.433(0.020)表3RCV1數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)結(jié)果

Tab.3Experiment results on RCV1 datasetMethodPurityNMIF-scoreK-means0.433(0.038)0.596(0.054)0.495(0.032)譜聚類0.430(0.038)0.608(0.038)0.478(0.036)RMKMC0.475(0.026)0.616(0.030)0.518(0.021)Ours0.510(0.020)0.634(0.022)0.514(0.020)表4UCI digits數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)結(jié)果

Tab.4Experiment results on UCI digits datasetMethodPurityNMIF-scoreK-means0.709(0.039)0.737(0.059)0.657(0.057)譜聚類0.756(0.043)0.786(0.071)0.720(0.067)RMKMC0.784(0.028)0.838(0.042)0.761(0.036)Ours0.826(0.025)0.862(0.050)0.810(0.040)3.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

表2給出了在Reuters21 578數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。結(jié)果表明，同單視圖的K-均值和譜聚類相比，多視圖的K-均值聚類算法在Purity、NMI上提高了9%~10%左右，而在F-score上則提高了4%~6%左右。關(guān)于其他兩個(gè)數(shù)據(jù)集上的結(jié)果也與這一結(jié)論相符。而本文提出的方法同RMKMC相比則有了顯著提升，這也表明了該算法的有效性。

4結(jié)束語

本文通過引入一個(gè)一致性約束函數(shù)，得到一個(gè)新的多視圖聚類目標(biāo)函數(shù)，為了最小化這個(gè)新的目標(biāo)函數(shù)，則提供了一個(gè)迭代更新的優(yōu)化算法，該算法能夠有效地給出一個(gè)局部最優(yōu)解。一致性約束函數(shù)能夠有效地結(jié)合多種視圖提供的信息，從而提高聚類的效果。在三個(gè)數(shù)據(jù)集上的結(jié)果表明了本文提出的改進(jìn)方法的有效性。

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