特征级融合：基于特征级融合的方法的基本思想是将多视图对象的多种特征 表示融合成为单一表示，之后就可以应用已知的单视图聚类算法。
特征级融合是多视图学习中的一种策略，它通过整合不同视图提供的信息来创建一个新的、综合的特征表示，这个综合表示随后用于单视图聚类算法中。下面通过一个具体的例子来说明这一过程：
电影推荐系统中的用户兴趣聚类
场景：假设我们正在构建一个电影推荐系统，目标是根据用户的观影历史和社交互动来聚类用户的兴趣偏好。我们拥有两个视图的数据：
- 视图1（观影历史）：包含每位用户观看过的电影列表及其评分，反映了用户的直接观影兴趣。
- 视图2（社交网络互动）：包含用户之间的交互信息，如评论、点赞、分享等，间接体现了用户之间的兴趣相似度。
特征级融合步骤：
- 特征提取：
- 对于视图1，为每位用户提取特征向量，可能包括每种类型（如动作、喜剧、科幻等）电影的平均评分、观看电影的多样性指标等。
- 对于视图2，提取反映用户社交影响力和社会关系强度的特征，比如朋友数量、收到的赞和评论的数量、与朋友兴趣相似度的平均值等。
- 特征融合：将从两个视图提取的特征向量合并成一个更全面的特征向量。这可以通过简单拼接、加权求和或使用更复杂的转换方法（如因子分析、主成分分析PCA）来实现。例如，如果采用加权求和，需为每个视图的特征分配一个权重，反映其对用户兴趣建模的重要性。
- 应用单视图聚类算法：得到融合后的特征向量后，将其输入到任何单视图聚类算法中，如K-means、DBSCAN或谱聚类等。算法将根据这些综合特征将用户分入不同的兴趣集群。
结果应用：通过聚类，我们可以识别出具有相似观影偏好和社交互动模式的用户群体，进而为每个群体制定个性化的电影推荐策略，提升推荐系统的准确性和用户满意度。
总而言之，特征级融合就是将两个以上的特征融合成一个综合特征，再将该综合特征输入到某个单视图聚类算法中，算法根据该综合特征分类用户。
