(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210366763.2 (22)申请日 2022.04.08 (71)申请人 西北工业大 学 地址 710000 陕西省西安市碑林区友谊西 路127号 (72)发明人 王震　戴乡锋　高超　樊仕琪　 李学龙　 (74)专利代理 机构 北京东方盛凡知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11562 专利代理师 贾耀淇 (51)Int.Cl. G06V 10/762(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种基于图优化的多视图谱聚类方法及系 统 (57)摘要 本发明公开了一种基于图优化的多视图谱 聚类方法及系统， 包括： 通过交替迭代优化方法 对多视图数据集进行聚类， 生成融合图； 基于数 据集， 构建数据相似矩阵， 数据相似矩阵用于获 取特征点之间在每个视图的相似性； 基于数据相 似矩阵， 设计用于聚类的目标函数和约束条件； 基于交替迭代优化方法， 对目标函数进行迭代处 理， 直至目标函数收敛或达到最大迭代次数； 获 取迭代处理后的数据类别指示向量， 生成融合 图。 本发明采用交替迭代方法以生成稳定的聚 类， 避免了随机性， 相对于数据划分的传统技术 而言， 准确度提高至少10％。 权利要求书3页 说明书10页 附图2页 CN 114782727 A 2022.07.22 CN 114782727 A 1.一种基于图优化的多视图谱聚类方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 通过交替迭代优化方法对多视图数据集进行聚类， 生成融合图； 基于所述数据集， 构建数据相似矩阵， 所述数据相似矩阵用于获取特征点之间在每个 所述视图的相似性； 基于所述数据相似矩阵， 设计用于聚类的目标函数和约束条件； 基于所述交替迭代优化方法， 对所述目标函数进行迭代处理， 直至所述目标函数收敛 或达到最大迭代次数； 获取迭代处 理后针对所述数据相似矩阵生成的数据类别指示向量和融合图。 2.根据权利要求1所述 一种基于图优化的多视图谱聚类方法， 其特 征在于： 在构建数据相似矩阵的过程中， 所述数据相似矩阵包 含数据在各个视图内的相似性。 3.根据权利要求2所述 一种基于图优化的多视图谱聚类方法， 其特 征在于： 在设计用于聚类的目标函数和约束条件的过程中， 所述目标函数表示 为： 其中， k表示邻居数、 K(v)表示核矩阵、 Z(v)表示各个视图的图、 F表示谱嵌入向量、 R表示 旋转矩阵、 αv表示各个视图的权重系数、 Y表示类别指示矩阵、 表 示拉普拉斯矩阵、 表示度矩阵、 λ0, λ1, λ2均表示非负的权重参 数、 Z(v))T表示对矩阵Z(v)的转置、 表示计算矩阵Frobenius范数的平方、 Tr( ·)表示 计算矩阵的迹 。 4.根据权利要求3所述 一种基于图优化的多视图谱聚类方法， 其特 征在于： 在设计用于聚类的目标函数和约束条件的过程中， 所述约束条件为： s.t. Z(v)1＝1, αv≥0, FTF＝I,RTR＝I,Y∈Ind。 5.根据权利要求 4所述一种基于图优化的多视图谱聚类方法， 其特 征在于： 在对所述目标函数进行迭代处理的过程前， 对所述目标函数进行初始化， 其中， 用于初 始化的参数包括权重 参数 λ1、 λ2、 邻居数k、 核矩阵K(v)； 用于初始化的待优化变 量包括Z(v)、 谱 嵌入向量F、 旋转矩阵R、 各个所述视图的权 重系数αv、 类别指示矩阵Y 。 6.根据权利要求5所述 一种基于图优化的多视图谱聚类方法， 其特 征在于： 在对所述目标函数进行迭代处理的过程中， 固定其他参数， 分别对所述待优化变量进 行优化， 直至目标函数收敛或达到最大迭代次数， 生成优化后的所述类别指示矩阵Y和所述权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114782727 A 2融合图。 7.根据权利要求6所述 一种基于图优化的多视图谱聚类方法， 其特 征在于： 在分别对所述待优化变量进行优化的过程中， 优化Z(v)的过程包括： s.t. Z(v)1＝1； 优化R的过程包括： s.t.RTR＝I， 其中， 优化F的过程包括： s.t.FTF＝I， 其中， 优化αv的过程包括： 优化Y的过程包括： s.t.Y∈I nd， 其中， G＝FR。 8.根据权利要求7 所述一种基于图优化的多视图谱聚类方法， 其特 征在于： 在优化F的过程中， 通过迭代法对F进行优化， 具体包括以下步骤： 步骤a.计算 L的最大特征值σ， 定义临时矩阵L0＝σ I+I‑L； 步骤b.计算临时矩阵 步骤c.计算临时矩阵M＝2L0F+2b； 步骤d.对临时矩阵M进行奇异值分解， 使得M＝USVT； 步骤e.更新F＝UVT。 9.根据权利要求6所述 一种基于图优化的多视图谱聚类方法， 其特 征在于： 在优化Y的过程中， Y的更新方式为逐 行更新， 所述更新方式表示 为：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114782727 A 3