8、多视图聚类与多视图模型：算法解析与实验评估

多视图聚类与多视图模型：算法解析与实验评估

在数据分类领域，聚类算法是处理多视图数据的典型选择。目前存在多种多视图聚类算法，每种算法都有其独特的优势和局限性，适用于特定的问题。本文将介绍三种多视图聚类算法，包括同时对视图和特征加权的算法（SWVF）、协作特征加权多视图模糊 c - 均值聚类算法（CFMF）以及多视图模糊协同聚类算法（MVFCoC），并对它们进行详细的算法描述和实验评估。

1. 聚类有效性指标

在评估聚类算法的性能时，常用的聚类有效性指标如下表所示：
| 名称 | 表示 | 最佳情况 | 范围 |
| — | — | — | — |
| 准确率指标 | ACC | 高 | 0, 1 |
| 调整兰德指数 | AR | 高 | 0, 1 |
| 归一化互信息指数 | NMI | 高 | 0, 1 |
| 精确率指标 | Pre | 高 | 0, 1 |
| 召回率指标 | Rec | 高 | 0, 1 |
| F - 分数 | F - score | 高 | 0, 1 |
| 划分系数指标 | PC | 高 | 0, 1 |
| 戴维斯 - 布尔丁指数 | DB | 低 | – ∞, + ∞ |

2. 同时对视图和特征加权的算法（SWVF）

2.1 算法描述

在多特征数据中，不同特征的重要性不同，因此可以为每个特征编码不同的权重。同样，在多视图数据中，也可以为每个数据视图编码不同的权重。SWVF 算法旨在通过对特征和数据视图进行加权，发现多特征和多视图数据中的潜在知识。

其目标函数为：
[J_