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本发明属于数据挖掘领域，特别涉及一种混合粒度多视图新闻数据聚类方法，该方法包括：采用TF‑IDF方法对原始的混合粒度多视图新闻数据进行特征选择，得到统一标签粒度的多视图新闻数据；计算该数据的TF‑IDF值，根据TF‑IDF值数据进行映射，得到各个视图的特征向量空间；计算各个视图的信息熵以及各个视图的权重；根据各个视图的权重对特征向量空间中的值进行加权融合，得到各视图的特征矩阵；采用多视图K‑means算法对融合后的特征矩阵进行聚类；本发明通过特征选择对不同粒度进行统一的标签生成处理，使各个视图的特征统一到相同的粒度，同时通过信息熵来反映不同视图对聚类簇结构的贡献程度，从而使聚类后的效果更好。
