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一步式后融合多视角聚类及压缩子空间
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
提出了一种名为OS-LFMVC-CS的多视图聚类框架，通过子空间对齐和分区融合实现离散标签学习，采用六步迭代优化方法，验证了其有效性和高效性。
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关键要点
- 提出了一种名为OS-LFMVC-CS的多视图聚类框架。
- 该框架通过一致子空间对齐分区矩阵和优化分区融合实现离散标签学习。
- 利用融合的分区矩阵指导离散标签的学习。
- 在验证了收敛性的基础上，提出了一种六步迭代优化方法。
- 实验证明了该方法的有效性和高效性。
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