資料介紹
概念分解(CF)算法是一種有效的圖像表示算法,目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于維數(shù)約簡(jiǎn)、特征提取、數(shù)據(jù)挖掘等機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)堿中。然而,傳統(tǒng)CF算法不能利用有效的標(biāo)簽信息,也不能學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的稀疏表示。為此,將局部坐標(biāo)約束和數(shù)據(jù)有限的標(biāo)簽信息融入到CF模型中,提出了一種帶有局部坐標(biāo)約束的半監(jiān)督的概念分解(SLCF)算法。SICF算法利用局部坐標(biāo)約束學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的稀疏性,數(shù)據(jù)標(biāo)簽約束矩陣能夠保證同類標(biāo)簽的數(shù)據(jù)映射到低維空間中擁有相同的標(biāo)簽,從而提高了不同類間數(shù)據(jù)的識(shí)別能力。利用交替迭代更新方法對(duì)SLCF算法的模型進(jìn)行求解,證明了算法的收斂性。在COI20、 Yale b以及 MNIST數(shù)據(jù)庫上的數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明提出的SICF算法是有效的,其聚類性能優(yōu)于其他比較的算法。
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