论文成果分享：基于判别约束的半监督多视图非负矩阵分解

近日，生物医学信息中心李烨研究员团队提出一种半监督多视图聚类模型，该算法同时考虑了数据的类间差异性和类内紧致性，可以有效地挖掘多视图数据的判别信息，通过对提出的两种判别信息挖掘机制的讨论，表明类内紧密性在发现数据的判别信息方面起着重要的作用，并讨论了不同重构误差度量方式对模型性能的影响。与当前基于非负矩阵分解的代表性多视图聚类模型相比，聚类性能提升显著。