创新的多维度多视角新闻数据聚类策略

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现实中的数据常常是多模态的，来源于不同的异构源，因此形成了多视图数据的情况。在机器学习领域，多视图聚类已成为重要的研究范式。然而，由于某些视图数据的缺失，实际应用中的不完全多视图聚类(IMC)充满挑战。

本研究探索基于聚类的网络新闻热点发现方法，通过结合层次聚类、K-means聚类和增量聚类算法，实现对大规模网络新闻数据中热点事件的快速准确发现。研究首先使用层次聚类对每天的新闻网页进行微类划分，接着通过K-means聚类对每月的微类进行进一步聚类，最后利用增量聚类算法对每年的事件进行整合，得出一年的热点新闻事件。系统流程包括新闻网页预处理、聚类算法设计和热点计算公式设计。实验表明，结合多种聚类算法的热点发现方法能够满足人们对网络新闻热点事件快速准确发现的需求。

多光谱聚类算法在Matlab中的开发。Yu和Shi（2003）提出了一种多类光谱聚类方法。

这款软件是基于DSC子空间聚类算法[arXiv:1706.03860]，专为人脸聚类问题设计。软件采用Extended Yale B数据集，包含38个个体在正面视图和不同照明条件下的64张图像。使用此代码时，请引用以下论文：[arXiv:1706.03860]和[arXiv:1512.00907]。代码提供了算法的表达性实现，供教育目的使用。如果需要测量DSC算法的复杂性或运行时间，请选择更有效的实现方式。选定的参数可能不是最佳选择，但在实验中表现良好。DSC迭代求解器对某些变量使用随机初始化。特此致谢：Niclas Borlin (niclas@cs.umu.se)。

这是Neurocomputing 2020中介绍的MCIIF模型的Matlab源代码，通过视图间和视图内低秩融合实现多视图聚类。使用Matlab R2016a运行run.m来执行代码，其中mciif.m打包了我们的MCIIF模型。此外，我们还提供了code_coregspectral，这是作者发布的Coregularized多视图光谱聚类（NIPS 2011）软件包。代码通过详细的注释进行了解释，数据见“dts_bbc4view.mat”和“dts_WikipediaArticles.mat”。如果您觉得本代码对您有帮助，请引用：@article{liang2020robust, title={Robust multi-view clustering via inter-and-intra-view low rank fusion}, author={Liang, Yuchen and Pan, Yan and Lai, Hanjiang and Yin, Jian}, journal={Neurocomputing}, volume={385}, pages

可调多趟聚类挖掘方法针对电信数据分析的难题提出，通过两趟聚类解决聚类簇数难确定和单趟算法难收敛的问题。该方法能适应不同数据分析需求，适用于不确定簇数的大数据分析。

层次聚类的难点在于如何确定最佳的合并或分裂点。由于该过程的不可逆性，每一次合并或分裂操作都会直接影响后续聚类结果。错误的决策可能导致低质量的聚类结果，因此，优化合并和分裂策略至关重要。 为提升层次聚类的效果，可以考虑结合其他聚类技术，例如 BRIRCH、CURE 和 ROCK 等。

在保险创新领域，车联网数据发挥着重要作用。不同应用场景对数据维度有不同的需求。常见的车联网数据维度包括卫星定位数据、加速度传感器数据、陀螺仪数据、CAN线数据、人车标识数据等。 卫星定位数据主要用于计算驾驶者位置和速度。它还可以通过间接推测来识别异常事件，如急加速或急减速。卫星定位数据项包括时间、纬度、经度、方向、速度、海拔和卫星数。不同企业采集数据的频率不同，从1HZ到每隔15秒或30秒采集一次。