An Adaptive Multi-View Clustering Framework Based on Conditional Entropy Optimization

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内容提要

本研究提出了一种新颖的多视角聚类框架CE-MVC,旨在解决现有方法在视角一致性和互补性量化方面的不足。该框架通过自适应加权和参数解耦深度模型,利用条件熵和归一化互信息,显著提升了聚类性能,尤其在噪声影响下表现出更好的鲁棒性和准确性。

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