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。