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一种带核方法的判别图正则非负矩阵分解算法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:4.54 MB | 2021-04-07

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　　非负矩阵分解（NMF）是一种非常有效的数据降维方法，广泛应用于图像聚类等领域。然而NMF是种无监督的方法，没有使用数据的标签信息，也不能捕获数据固有的几何结构，并且这是一种线性的方法，不能处理数据是非线性的情况。为此，提岀了一种带核方法的判别图正则非负矩阵分解算法。该算法使用了部分有标签数据的标签信息，加入了图正则项来捕获数据的几何结构，使用核方法解决了数据非线性的问题，分解的结果能够有效地提高聚类效果。一般的非负矩阵分解迭代更新的初始化是随机产生的，使用动”的策略，减小了结果的随杋性。在几种图片数据集上使用该算法进行聚类实验，并与一些先进算法进行了比较，实验结果证明了该算法的有效性。

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