聚类(part4)--多源数据聚类算法

学习笔记，仅供参考，有错必纠

文章目录

聚类方法
- 多源数据聚类算法
- - 多角度聚类
  - 多任务聚类
  - 多任务多视角聚类
  - 迁移聚类
  - 多模聚类

聚类方法

多源数据聚类算法

多角度聚类

很多时候个数据集的属性集可以划分成多个子集，每个子集可以较完整地反映数据的信息，即可以完成学习任务，这样的子集称为数据的一个视角，把所有视角都利用起来进行学习即多视角学习。典型的多视角聚类算法包括多视角谱聚类、基于NMF的多视角聚类等。

多任务聚类

很多学习任务是相互关联的，同时学习相关任务，并在任务之间传递信息，可以获得比任何一个单一任务独立学习更好的效果。多任务学习近年来已经成为研究热点。多任务聚类是无监督的多任务学习，关键在于任务之间传递哪些信息并如何传递&

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