基于图的多视图聚类Matlab代码

以下是基于图的多视图聚类的 Matlab 代码：

% 以下是生成多个视图的数据，共有3个数据集，每个数据集有2个特征
data1 = [rand(5,1), rand(5,1); rand(5,1), rand(5,1)];
data2 = [rand(5,1), rand(5,1); rand(5,1), rand(5,1)];
data3 = [rand(5,1), rand(5,1); rand(5,1), rand(5,1)];

% 以下是计算每个数据集的相似度矩阵
similarity_matrix_1 = pdist(data1);
similarity_matrix_2 = pdist(data2);
similarity_matrix_3 = pdist(data3);

% 以下是计算每个相似度矩阵的权重矩阵
W1 = squareform(similarity_matrix_1);
W1(W1 < median(W1(:))) = 0;
W1(W1 > 0) = 1;
W2 = squareform(similarity_matrix_2);
W2(W2 < median(W2(:))) = 0;
W2(W2 > 0) = 1;
W3 = squareform(similarity_matrix_3);
W3(W3 < median(W3(:))) = 0;
W3(W3 > 0) = 1;

% 以下是合并权重矩阵
W = zeros(size(W1,1), size(W1,2), 3);
W(:,:,1) = W1;
W(:,:,2) = W2;
W(:,:,3) = W3;

% 以下是计算Laplacian矩阵
L = zeros(size(W1,1), size(W1,2), 3);
for i = 1:3
    D = diag(sum(W(:,:,i),2));
    L(:,:,i) = D - W(:,:,i);
end

% 以下是计算多视图相似度矩阵
S = zeros(size(W1,1), size(W1,2), 3);
for i = 1:3
    S(:,:,i) = inv(eye(size(W1,1)) + L(:,:,i));
end

% 以下是计算多视图相似度矩阵的加权平均
S_mean = mean(S,3);

% 以下是对多视图相似度矩阵进行谱聚类
[U,~] = eigs(S_mean,2,'LM');
idx = kmeans(U,2);

% 以下是绘制聚类结果
figure;
scatter(data1(:,1),data1(:,2),[],idx(1:5),'filled');
hold on;
scatter(data1(:,1),data1(:,2),[],idx(6:10),'filled');
scatter(data2(:,1),data2(:,2),[],idx(11:15),'filled');
scatter(data2(:,1),data2(:,2),[],idx(16:20),'filled');
scatter(data3(:,1),data3(:,2),[],idx(21:25),'filled');
scatter(data3(:,1),data3(:,2),[],idx(26:30),'filled');
title('Multi-view Spectral Clustering');

以上代码中，首先生成了三个数据集，每个数据集有两个特征。然后对每个数据集计算了相似度矩阵，再根据相似度矩阵计算了权重矩阵和Laplacian矩阵。接着将三个权重矩阵合并成一个多视图权重矩阵，再根据多视图权重矩阵计算多视图相似度矩阵，最后对多视图相似度矩阵进行谱聚类，得到聚类结果。聚类结果可以用散点图展示。