基于结构化张量学习的多视图聚类

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摘 要：多视图聚类方法随着数据获取途径日益多样化成为研究热点，但大多数聚类方法低估了噪声和数据多结构互补性信息对聚类结果的影响，并且忽略了聚类结果对低秩张量优化过程的反向引导作用。为解决这些问题，提出了基于结构化张量学习的多视图聚类（multi-view clustering based on structured tensor learning，MCSTL）。（剩余13782字）

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