一种基于增强锚点图和对比传播的多视图样本对齐方法

本发明提供一种基于增强锚点图和对比传播的多视图样本对齐方法，属于多视图特征处理领域，步骤：1)选取锚点将视图内不对齐数据重新表示并进一步构建增强锚点图作为增强表示；2)利用匈牙利算法将不对齐数据初步对齐；3)将预对齐的视图和通过k近邻算法获得的邻接矩阵输入到图卷积网络中，通过重构和对比传播获得了用于聚类的高质量特征4)通过kmeans算法在学习到的潜在特征上进行聚类。本发明通过引入一个具有强样本相关性特征的增强锚图和一个具有传播特征的对比图。两个图都保留了样本之间的关系，有效地解决了多视图样本中的对齐问题。实验结果证明本发明在基准数据集上的优越性，验证了在对齐和聚类多视图数据方面的有效性。