常见的多视图聚类数据集有哪些
时间: 2023-06-26 16:09:51 浏览: 79
常见的多视图聚类数据集包括:
1. COIL-20:包含20种物体的图像,每个物体有72张图像,每张图像分别从不同角度拍摄得到。这个数据集可以被视为一个两视图的数据集,其中每个视图都是由不同的角度拍摄得到的图像。
2. BBCSport:包含不同的体育新闻文章,每篇文章都有不同的视角(作者、来源、类别等)。这个数据集可以被视为一个三视图的数据集,其中每个视图对应于不同的文章特征。
3. Mfeat:包含6个手写数字数据库,每个数据库都有10个不同的特征(视图),每个特征都是由不同的方法计算得到的。这个数据集可以被视为一个六视图的数据集,其中每个视图对应于不同的手写数字特征。
4. TDT2:包含来自不同媒体的文本数据,如新闻报道、广告和电视节目。这个数据集可以被视为一个三视图的数据集,其中每个视图对应于不同的文本特征。
5. CMU PIE:包含来自68个不同人的面部图像,每个人有13个不同的角度。这个数据集可以被视为一个两视图的数据集,其中每个视图对应于不同的面部图像特征。
相关问题
多视图聚类数据集3sources
多视图聚类是指利用多个数据集(即多个视图)共同对数据进行聚类的技术。数据集3sources可以理解为有三个视图的数据集。
具体操作方式如下:
1. 对每个视图进行单独的聚类,得到每个视图的聚类结果。
2. 将每个数据点在不同视图上的聚类结果进行整合,形成一个新的数据矩阵。
3. 对新的数据矩阵进行聚类,得到最终的聚类结果。
在多视图聚类中,关键的一步是整合不同视图的聚类结果。常用的方法包括相似度融合、联合聚类和共识聚类等。
相似度融合方法将不同视图中每个数据点的相似度进行加权平均,得到新的相似度矩阵,再进行聚类。
联合聚类方法将不同视图的聚类结果视为不同的特征,将这些特征作为输入进行聚类。
共识聚类方法则是通过迭代优化,得到每个视图的聚类结果,并通过相似度矩阵来更新每个视图的聚类结果,最终得到整合后的聚类结果。
在处理数据集3sources时,可以根据数据的特点选择适合的整合方法,得到高质量的聚类结果。
适合用来做聚类的数据集有哪些
适合用来做聚类的数据集有很多,以下是一些常见的例子:
1. 鸢尾花数据集:这是一个常见的聚类任务数据集,包含了三个品种的鸢尾花的萼片和花瓣的长度和宽度等四个特征。
2. 手写数字数据集:这个数据集包含了很多手写数字的图像,每个图像都是一个 8x8 的矩阵,可以将每个图像看做一个 64 维的向量。
3. 文本数据集:可以将文本数据集中的每个文档看做一个向量,向量的每个维度表示一个单词,可以使用词频或者 TF-IDF 等方式进行编码。
4. 图像数据集:可以将图像数据集中的每个图像看做一个向量,向量的每个维度表示一个像素点的值。
5. 用户行为数据集:可以将用户行为数据集中的每个用户看做一个向量,向量的每个维度表示一个行为,比如点击、购买、收藏等。