資料介紹
非負(fù)矩陣分解(NMF)是一種非常有效的數(shù)據(jù)降維方法,廣泛應(yīng)用于圖像聚類等領(lǐng)域。然而NMF是種無監(jiān)督的方法,沒有使用數(shù)據(jù)的標(biāo)簽信息,也不能捕獲數(shù)據(jù)固有的幾何結(jié)構(gòu),并且這是一種線性的方法,不能處理數(shù)據(jù)是非線性的情況。為此,提岀了一種帶核方法的判別圖正則非負(fù)矩陣分解算法。該算法使用了部分有標(biāo)簽數(shù)據(jù)的標(biāo)簽信息,加入了圖正則項(xiàng)來捕獲數(shù)據(jù)的幾何結(jié)構(gòu),使用核方法解決了數(shù)據(jù)非線性的問題,分解的結(jié)果能夠有效地提高聚類效果。一般的非負(fù)矩陣分解迭代更新的初始化是隨機(jī)產(chǎn)生的,使用動(dòng)”的策略,減小了結(jié)果的隨杋性。在幾種圖片數(shù)據(jù)集上使用該算法進(jìn)行聚類實(shí)驗(yàn),并與一些先進(jìn)算法進(jìn)行了比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該算法的有效性。
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