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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利多视角聚类方法、装置、电子设备及存储介质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：CN116204804B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202310138483.0，技术领域涉及：G06F18/2321；该发明授权多视角聚类方法、装置、电子设备及存储介质是由钱胜胜;徐常胜;薛迪展设计研发完成，并于2023-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本多视角聚类方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种多视角聚类方法、装置、电子设备及存储介质，涉及多媒体技术领域，所述方法包括：获取多视角的样本数据，并将其输入特征提取网络中，得到多视角的样本数据的原始特征；将其分别输入多视角对应的编码器中，得到多视角的样本数据的编码特征；构建狄利克雷过程高斯混合模型的深度变分推理网络，深度变分推理网络用于最小化重参数变分概率分布与狄利克雷过程高斯混合模型的先验概率分布之间的KL距离；将多视角的样本数据的编码特征输入深度变分推理网络中，进行未知聚类数的无监督聚类，得到聚类簇的聚类数和每个视角中各样本的预测聚类标签。本发明可以在未知聚类数的条件下进行多视角聚类，并在聚类过程自动发现聚类数。

本发明授权多视角聚类方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多视角聚类方法，其特征在于，包括： 获取多视角的样本数据，并将所述多视角的样本数据输入特征提取网络中，得到所述多视角的样本数据的原始特征；多视角包括：文本、图像、音频；多视角的样本数据为多个样本在不同视角下的样本数据； 将所述多视角的样本数据的原始特征分别输入多视角对应的编码器中，得到所述多视角的样本数据的编码特征； 构建狄利克雷过程高斯混合模型的深度变分推理网络，所述深度变分推理网络用于最小化重参数变分概率分布与狄利克雷过程高斯混合模型的先验概率分布之间的KL距离； 将所述多视角的样本数据的编码特征输入所述深度变分推理网络中，进行未知聚类数的无监督聚类，得到聚类簇的聚类数和每个视角中各样本的预测聚类标签； 所述将所述多视角的样本数据的编码特征输入所述深度变分推理网络中，进行未知聚类数的无监督聚类，得到聚类簇的聚类数和每个视角中各样本的预测聚类标签，包括： 将所述多视角的样本数据的编码特征作为待分类特征，输入所述深度变分推理网络中； 基于所述重参数变分概率分布与所述先验概率分布之间的KL距离的第一最小化函数，转换为所述重参数变分概率分布对应的数学期望与所述先验概率分布对应的数学期望之间的变分推理损失的第二最小化函数； 求解所述第二最小化函数，得到聚类簇的聚类数和每个视角中各样本的预测聚类标签。

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