一致性多视图聚类代码
时间: 2024-01-16 09:03:42 浏览: 29
根据提供的引用内容,一致性多视图聚类是一种利用多个视图之间的一致性来进行数据聚类的方法。具体来说,它旨在最大化多个视图之间的一致性,使得多个视图具有相同的类别结构。下面是一个示例代码,演示了如何使用一致性多视图聚类算法进行数据聚类:
```python
from sklearn.cluster import SpectralClustering
from sklearn.metrics import pairwise_distances
import numpy as np
# 假设有两个视图的数据
view1 = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
view2 = np.array([[7, 8], [9, 10], [11, 12]])
# 计算视图之间的相似度矩阵
similarity_matrix = pairwise_distances(view1, view2, metric='euclidean')
# 使用一致性多视图聚类算法进行聚类
clustering = SpectralClustering(n_clusters=2, affinity='precomputed')
labels = clustering.fit_predict(similarity_matrix)
# 打印聚类结果
print(labels)
```
在上述代码中,我们使用了`SpectralClustering`算法来进行一致性多视图聚类。首先,我们计算了两个视图之间的相似度矩阵,然后将该相似度矩阵作为输入传递给`SpectralClustering`算法。最后,我们打印出了聚类结果。