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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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关键要点
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本研究提出了一种新颖的多视角聚类框架CE-MVC。
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CE-MVC框架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。
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该框架采用自适应加权算法和参数解耦深度模型。
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利用条件熵和归一化互信息显著提升了聚类性能。
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在噪声影响下，CE-MVC表现出更好的鲁棒性和准确性。
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