大数据时代,人类收集、存储、传输、管理数据的能力日益提高,各行各业已经积累了大量的数据资源,这些数据常呈现出多源性和异构性.如何对这些多源数据进行有效的聚类(也称为多视图聚类)已成为当今机器学习研究关注的焦点之一.现有的多视图聚类算法主要从＂全局＂角度关注不同视图和特征对簇结构的贡献,没有考虑不同样本间存在的＂局部＂信息间的差异.因此,提出一种新的多视图样本加权聚类算法(sample-weighted　multi-view　clustering,　SWMVC),该算法对每个样本的不同视图进行加权,采用交替方向乘子法自适应学习样本权值,不仅可以学习不同样本点间不同视图权重的＂局部＂差异,还可以从...