一种基于张量化特征提取的多视图聚类方法

本发明公开了一种基于张量化特征提取的多视图聚类方法，所述方法包括：输入多视图数据矩阵，利用K‑NN算法及高斯核函数分别构建各视图相似度矩阵，再进行谱聚类得到样本嵌入矩阵。对各视图原始数据矩阵奇异值分解，取前c个左奇异向量构建特征嵌入矩阵，对其施加2,1范数群稀疏约束，并经二部图连接样本嵌入矩阵以提取特征。对样本嵌入矩阵归一化，组成块对角矩阵重构为三阶张量。整合样本嵌入矩阵、特征嵌入矩阵和全局张量学习构建目标函数，通过交替方向乘子法优化直至收敛。最终将归一化样本嵌入矩阵组成块对角形成一致相似性图，运用N‑Cut或k‑means算法获取聚类结果。