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龍圖騰網(wǎng)獲悉華僑大學(xué)申請的專利一種多視圖金融數(shù)據(jù)聚類集成方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120296456B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510770181.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/23213；該發(fā)明授權(quán)一種多視圖金融數(shù)據(jù)聚類集成方法及裝置是由楊昱昆;施一帆;曾煥強(qiáng);朱建清;陳婧;蔡磊;龔鑫榮;項(xiàng)文杰;黃德天;楊楷翔設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-10向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種多視圖金融數(shù)據(jù)聚類集成方法及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)聚類集成技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種多視圖金融數(shù)據(jù)聚類集成方法及裝置，方法包括：采用K?Means聚類方法處理金融多視圖數(shù)據(jù)，生成系綜池，再采用模糊隸屬度函數(shù)生成二元劃分矩陣；通過二元劃分矩陣學(xué)習(xí)標(biāo)簽空間全局結(jié)構(gòu)，得到初始協(xié)相關(guān)矩陣，采用具有Frobenius范數(shù)的LSR模型進(jìn)行優(yōu)化，得到標(biāo)簽協(xié)相關(guān)矩陣；學(xué)習(xí)每個(gè)視圖的子空間投影矩陣、親和度矩陣和樣本鄰接矩陣，從特征空間優(yōu)化協(xié)相關(guān)矩陣，得到特征協(xié)相關(guān)矩陣；結(jié)合標(biāo)簽協(xié)相關(guān)矩陣和特征協(xié)相關(guān)矩陣得到優(yōu)化后的協(xié)相關(guān)矩陣；優(yōu)化后的協(xié)相關(guān)矩陣投影到約束空間中，用于構(gòu)建無向圖；利用圖切割算法對所述無向圖進(jìn)行劃分，獲得金融多視圖數(shù)據(jù)的最終聚類集成結(jié)果。

本發(fā)明授權(quán)一種多視圖金融數(shù)據(jù)聚類集成方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種多視圖金融數(shù)據(jù)聚類集成方法，其特征在于，包括： 采用K-Means聚類方法處理金融多視圖數(shù)據(jù)的每個(gè)子空間，生成系綜池，再采用模糊隸屬度函數(shù)處理系綜池，生成二元劃分矩陣；通過二元劃分矩陣學(xué)習(xí)金融多視圖數(shù)據(jù)的標(biāo)簽空間的全局結(jié)構(gòu)，得到初始協(xié)相關(guān)矩陣；采用具有Frobenius范數(shù)的LSR模型對初始協(xié)相關(guān)矩陣進(jìn)行優(yōu)化，得到標(biāo)簽協(xié)相關(guān)矩陣；所述LSR模型表示最小二乘法模型； 對于金融多視圖數(shù)據(jù)的每個(gè)視圖，學(xué)習(xí)子空間投影矩陣、親和度矩陣和樣本鄰接矩陣，并根據(jù)學(xué)習(xí)誤差增加自適應(yīng)權(quán)重，從特征空間優(yōu)化協(xié)相關(guān)矩陣，得到特征協(xié)相關(guān)矩陣； 結(jié)合標(biāo)簽協(xié)相關(guān)矩陣和特征協(xié)相關(guān)矩陣，得到優(yōu)化后的協(xié)相關(guān)矩陣；優(yōu)化后的協(xié)相關(guān)矩陣投影到約束空間中，基于投影約束空間構(gòu)建無向圖；利用圖切割算法對所述無向圖進(jìn)行劃分，獲得金融多視圖數(shù)據(jù)的最終聚類集成結(jié)果； 所述采用具有Frobenius范數(shù)的LSR模型對初始協(xié)相關(guān)矩陣進(jìn)行優(yōu)化，得到標(biāo)簽協(xié)相關(guān)矩陣，表示為： 其中，Bv訓(xùn)練數(shù)據(jù)集通過K-Means聚類和模糊隸屬度函數(shù)生成的二元劃分矩陣，M表示初始協(xié)相關(guān)矩陣，表示佛羅貝尼烏斯范數(shù)，α表示所述協(xié)相關(guān)矩陣的權(quán)衡參數(shù)，P表示聚類集成結(jié)果，LM表示基于協(xié)相關(guān)矩陣M構(gòu)建的拉普拉斯矩陣，T表示矩陣的轉(zhuǎn)置，tr表示矩陣的秩；v代表視圖，V代表視圖總數(shù)量； 所述從特征空間優(yōu)化協(xié)相關(guān)矩陣，得到特征協(xié)相關(guān)矩陣，表示為： 其中，Wv表示子空間投影矩陣，Xv表示多視圖的金融數(shù)據(jù)，||||2,1表示行二范數(shù)列一范數(shù)，rv表示自適應(yīng)權(quán)重；β表示控制權(quán)重分配的參數(shù)，Av表示親和度矩陣； 所述結(jié)合標(biāo)簽協(xié)相關(guān)矩陣和特征協(xié)相關(guān)矩陣，得到優(yōu)化后的協(xié)相關(guān)矩陣，表示為：

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