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多视图聚类：支持七种多视图谱系聚类算法的MATLAB代码

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简介：
本项目提供了一套完整的MATLAB代码，涵盖七种先进的多视图谱系聚类算法，旨在促进复杂数据集中的模式识别与分析。 该存储库包含了七种多视图光谱聚类算法（以及单视图光谱聚类算法）的MATLAB代码，这些代码用于在我们的ICDM论文中进行比较研究。部分算法的原始代码是从原作者网站收集而来，并由我们进行了修复和优化。关于这些算法的具体信息，请参阅我们的论文；文件夹名称与文中提及的缩写相对应（如AASC、AWP、CoReg、MCGC、MVGL、RMSC 和 WMSC）。每个包含特定算法的文件夹内都设有一个主文件xxx_main.m，其中“xxx”代表相应的算法名称。有关这七种多视图光谱聚类和单视图光谱聚类（SC）算法的原始论文如下： - Huang等人, 2012年，《通过亲和力聚合实现光谱聚类》 - Nie等人, 2018年，《利用自适应加权Procrustes进行多视图聚类》 - Kumar等人, 2011年，《共规化多视图光谱聚类》 - Zhan等人, 2018年，《用于共识图的多视图学习》

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  • 多视图聚类：支持七种多视图谱系聚类算法的MATLAB代码
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    本项目提供了一套完整的MATLAB代码，涵盖七种先进的多视图谱系聚类算法，旨在促进复杂数据集中的模式识别与分析。 该存储库包含了七种多视图光谱聚类算法（以及单视图光谱聚类算法）的MATLAB代码，这些代码用于在我们的ICDM论文中进行比较研究。部分算法的原始代码是从原作者网站收集而来，并由我们进行了修复和优化。关于这些算法的具体信息，请参阅我们的论文；文件夹名称与文中提及的缩写相对应（如AASC、AWP、CoReg、MCGC、MVGL、RMSC 和 WMSC）。每个包含特定算法的文件夹内都设有一个主文件xxx_main.m，其中“xxx”代表相应的算法名称。有关这七种多视图光谱聚类和单视图光谱聚类（SC）算法的原始论文如下： - Huang等人, 2012年，《通过亲和力聚合实现光谱聚类》 - Nie等人, 2018年，《利用自适应加权Procrustes进行多视图聚类》 - Kumar等人, 2011年，《共规化多视图光谱聚类》 - Zhan等人, 2018年，《用于共识图的多视图学习》
     
  • 多重谱聚类算法
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    多重谱聚类算法是一种利用图论和矩阵分析技术进行数据分类的方法，特别适用于处理复杂数据集中的非线性结构问题。 用MATLAB编写的多路谱聚类（NJW）算法。
     
  • mfeat多视图聚类数据集
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    MFEAT多视图聚类数据集是由多个不同视角或表示方式构成的特征集合，涵盖多种类型的图像特征，旨在支持模式识别和机器学习中的多视图分析与聚类研究。 mfeat数据集主要用于多视图聚类算法的研究，并且已经包含了标签，因此可以用来评估最终的聚类结果。
     
  • 多种图像特征的聚类算法研究
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    本研究聚焦于探索并优化基于多种图像特征的聚类分析方法，旨在提高图像数据分类与识别的准确性和效率。 实现主要的聚类算法：基于划分的聚类算法、基于密度的聚类算法以及基于层次的聚类算法，并重点实施“基于快速搜索与寻找密度峰值”的聚类方法，对其进行改进以自动获取合适的聚类中心数。
     
  • Matlab底层代码-FMR：灵活多视图表示学习以支持子空间聚类
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    本研究提出了一种基于Matlab开发的新方法FMR，该算法通过灵活的多视图表示学习技术提升子空间聚类效果。 本段落介绍了一种在IJCAI2019上发表的Matlab代码实现——FMR（灵活多视图表示学习用于子空间聚类）。该方法的主要贡献在于通过加权方式鼓励潜在表示与不同视图相似，从而隐性地强制它编码来自多个视图的互补信息。此外，引入了内核依赖度量：HilbertSchmidt独立准则(HSIC)，以捕捉不同视图之间的高阶非线性关系，并有利于恢复数据底层集群结构。 在示例中使用的是耶鲁数据集，该数据集中包含15个主题共165张灰度人脸图像。如果在自己的工作中利用了这项代码，请引用以下论文： Li, R., Zhang, C., Hu, Q., & Zhu, P. (2019). Flexible multi-view representation learning for subspace clustering.
     
  • 多视角聚类分析
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    多视角聚类分析是一种数据挖掘技术，它通过整合多个不同角度或来源的数据来识别和分类对象，适用于复杂数据集以发现更准确的群体结构。 多视图聚类学习是一种机器学习技术，它利用数据的不同表示方式来改进聚类效果。通过结合多个视角或特征集的信息，这种方法能够更全面地捕捉到数据的内在结构，并提高算法在复杂场景下的性能表现。
     
  • 谱聚类与聚类算法
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    《谱聚类与聚类算法》一书深入探讨了数据挖掘和机器学习中的关键技术——谱聚类方法及其在不同领域的应用。书中不仅介绍了经典的K均值、层次聚类等传统方法，还详细解析了基于图论的谱聚类原理及其实现技巧，为读者提供了全面而深入的理解框架。 谱聚类（Spectral Clustering）是一种在数据挖掘和机器学习领域广泛应用的聚类算法，其核心思想是通过分析数据间的相似性来划分数据集。该方法利用图论中的谱理论，通过对构建的数据图进行特征分解揭示隐藏类别信息，特别适用于处理非凸形状簇和高维数据。 在聚类问题中，我们通常没有预先设定的类别信息，而是希望找到一种方式将数据点组织成若干紧密相连的群体，每个群体内部相似度较高而不同群体间差异较大。谱聚类的优势在于能够有效处理复杂的相似性关系，并且不需要事先确定最优簇的数量。 **基本步骤如下：** 1. **构建相似性矩阵**：计算数据点之间的相似度，常用方法包括欧氏距离、余弦相似度和皮尔逊相关系数等。这些相似度值被转换为邻接矩阵，其中元素表示两个数据点间的关联程度。 2. **构造拉普拉斯矩阵**：将邻接矩阵转化为拉普拉斯矩阵（Laplacian Matrix），该步骤有助于捕捉数据点之间的相对位置和连接强度。常用的是归一化拉普拉斯矩阵（Normalized Laplacian Matrix）或拉普拉斯正规化矩阵，这些方法能更好地保持数据的局部结构。 3. **特征分解**：对构造好的拉普拉斯矩阵进行特征值分解，并选取最小k个非零特征向量形成谱矩阵。 4. **降维与聚类**：利用上述特征向量作为低维空间中的投影，通常采用K-means、层次聚类等方法在此k维空间中划分数据。 5. **结果评估**：通过轮廓系数（Silhouette Coefficient）、Calinski-Harabasz指数或Davies-Bouldin指数来评价聚类效果，并根据需要调整参数或者重复上述步骤以优化结果。 谱聚类的一大优点在于它不需要假设数据分布在球形簇中，因此对于非凸形状的簇有更好的适应性。不过，该方法也存在计算复杂度较高、对大规模数据集处理效率较低等局限性，并且选择合适的k值可能会影响最终效果。 在实际应用中，谱聚类已被广泛应用于图像分割、社交网络分析和生物信息学等领域。通过掌握这一算法可以更好地理解和处理各种复杂的数据集，从而发现隐藏的结构与模式。
     
  • 基于MATLAB的谱聚类算法
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    本研究采用MATLAB平台实现谱聚类算法，通过优化图论中的相似度矩阵，有效提升了数据集的非线性结构识别能力。 在该谱聚类算法中，相似性矩阵的求取采用了杰卡德相似性系数与DSM相结合的方法。以此为基础，对DSM进行谱聚类处理。