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基于锚图张量分解的可解释多视角聚类
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为基于锚图因子分解的无锚点聚类（AFCAGF）的新方法，通过计算样本之间的成对距离来实现。该方法改进了模糊 k 均值聚类算法（FKM），并引入了一种新的流形学习技术，消除了初始化聚类中心的需要。通过交替优化算法实现所提出的方法，对各种真实数据集进行的实证评估突显了其卓越功效。
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关键要点
- 介绍了一种名为基于锚图因子分解的无锚点聚类（AFCAGF）的方法。
- 该方法通过计算样本之间的成对距离来实现聚类。
- 改进了模糊 k 均值聚类算法（FKM），引入新的流形学习技术。
- 消除了初始化聚类中心的需要。
- 发展了包含多个锚点和样本的锚图概念。
- 采用非负矩阵分解（NMF）直接导出聚类标签，减少后处理步骤。
- 通过交替优化算法确保方法的收敛性。
- 实证评估显示该算法相对于传统方法具有卓越功效。
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