(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 20221049510 5.3 (22)申请日 2022.05.07 (71)申请人 四川大学 地址 610065 四川省成 都市一环路南 一段 24号 (72)发明人 黄树东　蔡和城　杨帆　刘权辉　 叶庆　汤臣薇　冯文涛　 (74)专利代理 机构 北京正华智诚专利代理事务 所(普通合伙) 11870 专利代理师 王玲玲 (51)Int.Cl. G06V 10/762(2022.01) (54)发明名称 一种基于拓扑流形的多视图聚类方法及系 统 (57)摘要 本发明公开了一种基于拓扑流形的多视图 聚类方法与系统， 通过采集基于拓扑流形的多视 图数据， 并根据多视图数据得到各视图所对应的 相似度矩阵； 并根据相似度矩阵构建拓扑相关性 矩阵， 利用拓扑相关性矩阵构建各视图的共识图 矩阵； 基于各视图的共识图矩阵与拓扑相关性矩 阵构建基于拓扑流形的多视图聚类目标函数， 并 通过对基于拓扑流形的多视图聚类目标函数进 行迭代优化， 得到最优多视图聚类结果； 本发明 实施例利用拓扑流形上的多视图数据所隐藏的 拓扑相关性进行聚类， 提升了多视图聚类性能； 并避免了大多数聚类方法需要的后处理步骤导 致的最优结果偏离， 直接在统一的框架中得到显 示得聚类结果； 同时利用超参数提高了本方法的 鲁棒性和稳定性。 权利要求书3页 说明书10页 附图6页 CN 114882262 A 2022.08.09 CN 114882262 A 1.一种基于 拓扑流形的多视图聚类方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1、 采集基于拓扑流形的多视图数据， 并根据多视图数据得到各视图所对应的相似度 矩阵； S2、 根据相似度矩阵构建拓扑相关性矩阵； S3、 根据拓扑相关性矩阵构建各视图的共识图矩阵； S4、 根据各视图的共识图矩阵与拓扑相关性矩阵构建基于拓扑流形的多视图聚类目标 函数； S5、 对基于 拓扑流形的多视图聚类目标函数进行迭代优化， 得到最优多视图聚类结果。 2.根据权利要求1中所述的基于 拓扑流形的多视图聚类方法， 其特 征在于， 步骤S2具体为： 根据各视图所对应的相似度矩阵构建各视图间基于拓扑相关性矩阵的目标函数， 并以 使得目标函数结果最小 所对应的拓扑相关性矩阵， 作为各视图的拓扑相关性矩阵； 其中， 基 于各视图间拓扑相关性矩阵的目标函数表示 为： 约束条件： 其中， 为第v个视图上第i个数据样本与第k个数据样本 间的相似度， m为视图总数， n为第v个视图上数据样本总数， 为在第v个视图上， 第i个数据样本与第j个数据样本之 间的拓扑相似度， 为矩阵各项元素值的平方和， I为单位矩阵， Z(v)为在第v个视图上的 拓扑相关性矩阵， 为第v个视图的相似度矩阵所对应的度矩阵中第j行第j列个元素， 为第v个视图的相 似度矩阵所对应的度矩阵中第k行第k列个元素， α 为第一平衡系数， 为第v个视图上的拓扑相关性矩阵第 i行第j列个元素； (.)T为矩阵转置； 1为全为1的列 向量。 3.根据权利要求2中所述的基于 拓扑流形的多视图聚类方法， 其特 征在于， 步骤S3具体为： 根据各拓扑相关性矩阵构建各视图间基于共识图矩阵的目标函数， 并以使得目标函数 结果最小所对应的共识图矩阵， 作为各视图的共识图矩阵； 其基于共识图矩阵的目标函数 表示为： 约束条件： (si)T1＝1， sij≥0，权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114882262 A 2rank(LS)＝n‑c 其中， S为各视图的共识图矩阵； μ(v)为基于在第v个视图上拓扑相关性矩阵的权重； m为 视图总数； 为矩阵各项元素值的平 方和； (.)T为转置函数； rank(.)为秩约束； LS为基于 共识图矩阵S的拉普拉斯矩阵； β 为第二平衡参数； si为共识图矩阵S中第i行； n为第 v个视图 上数据样本总数， c为聚类的簇数。 4.根据权利要求3 中所述的基于拓扑流形的多视图聚类方法， 其特征在于， 步骤S4中基 于拓扑流形的多视图聚类目标函数表示 为： 约束条件： FTF＝I， 其中， F为拉普拉斯矩阵LS的特征矩阵； FT为拉普拉斯矩阵LS的特征矩阵的转置， λ为自 调理参数， Tr(.)为秩函数。 5.根据权利要求4中所述的基于拓扑流形的多视图聚类方法， 其特征在于， 步骤S5具体 为： A1、 在预设权重阈值、 预设拓扑相关性矩阵、 预设共识图矩阵下， 利用基于拓扑流形的 多视图聚类目标函数 更新拉普拉斯矩阵的特 征矩阵， 得到更新后的特 征矩阵； A2、 在预设权重阈值、 预设特征矩阵、 预设共识图矩阵下， 利用基于拓扑流形的多视图 聚类目标函数更新拓扑相关性矩阵， 得到更新后的拓扑相关性矩阵； 其中拓扑相关性矩阵 的更新式表示 为： 约束条件： A3、 在预设权重阈值、 预设拓扑相关性矩阵、 预设特征矩阵下， 利用基于拓扑流形的多 视图聚类目标函数更新共识图矩阵， 得到更新后的共识图矩阵； 其中共识图矩阵的更新式 表示为： 权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114882262 A 3