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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利一种多视图金融数据聚类集成方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120296456B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510770181.4，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权一种多视图金融数据聚类集成方法及装置是由杨昱昆;施一帆;曾焕强;朱建清;陈婧;蔡磊;龚鑫荣;项文杰;黄德天;杨楷翔设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多视图金融数据聚类集成方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及数据聚类集成技术领域，公开了一种多视图金融数据聚类集成方法及装置，方法包括：采用K‑Means聚类方法处理金融多视图数据，生成系综池，再采用模糊隶属度函数生成二元划分矩阵；通过二元划分矩阵学习标签空间全局结构，得到初始协相关矩阵，采用具有Frobenius范数的LSR模型进行优化，得到标签协相关矩阵；学习每个视图的子空间投影矩阵、亲和度矩阵和样本邻接矩阵，从特征空间优化协相关矩阵，得到特征协相关矩阵；结合标签协相关矩阵和特征协相关矩阵得到优化后的协相关矩阵；优化后的协相关矩阵投影到约束空间中，用于构建无向图；利用图切割算法对所述无向图进行划分，获得金融多视图数据的最终聚类集成结果。

本发明授权一种多视图金融数据聚类集成方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种多视图金融数据聚类集成方法，其特征在于，包括： 采用K-Means聚类方法处理金融多视图数据的每个子空间，生成系综池，再采用模糊隶属度函数处理系综池，生成二元划分矩阵；通过二元划分矩阵学习金融多视图数据的标签空间的全局结构，得到初始协相关矩阵；采用具有Frobenius范数的LSR模型对初始协相关矩阵进行优化，得到标签协相关矩阵；所述LSR模型表示最小二乘法模型； 对于金融多视图数据的每个视图，学习子空间投影矩阵、亲和度矩阵和样本邻接矩阵，并根据学习误差增加自适应权重，从特征空间优化协相关矩阵，得到特征协相关矩阵； 结合标签协相关矩阵和特征协相关矩阵，得到优化后的协相关矩阵；优化后的协相关矩阵投影到约束空间中，基于投影约束空间构建无向图；利用图切割算法对所述无向图进行划分，获得金融多视图数据的最终聚类集成结果； 所述采用具有Frobenius范数的LSR模型对初始协相关矩阵进行优化，得到标签协相关矩阵，表示为： 其中，Bv训练数据集通过K-Means聚类和模糊隶属度函数生成的二元划分矩阵，M表示初始协相关矩阵，表示佛罗贝尼乌斯范数，α表示所述协相关矩阵的权衡参数，P表示聚类集成结果，LM表示基于协相关矩阵M构建的拉普拉斯矩阵，T表示矩阵的转置，tr表示矩阵的秩；v代表视图，V代表视图总数量； 所述从特征空间优化协相关矩阵，得到特征协相关矩阵，表示为： 其中，Wv表示子空间投影矩阵，Xv表示多视图的金融数据，||||2,1表示行二范数列一范数，rv表示自适应权重；β表示控制权重分配的参数，Av表示亲和度矩阵； 所述结合标签协相关矩阵和特征协相关矩阵，得到优化后的协相关矩阵，表示为：

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