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上传时间: 2021-03-06
详细说明:非负矩阵分解(NMF)被证明是一种非常有效的分解方法,可用于数据分析中的降维,并且已广泛应用于计算机视觉,模式识别和信息检索中。 但是,NMF实际上是一种不受监督的方法,因为它无法利用有关数据的先验知识。 在本文中,我们提出了使用图拉普拉斯算子(CNMF-GL)进行约束的非负矩阵分解,该方法不仅利用了几何信息,而且还适当地使用了标签信息来增强NMF。 具体来说,我们期望图的正则化项能够保留原始数据的局部结构,同时具有相同标签和具有不同标签的数据点将具有相应的约束条件。 结果,学习的表示将具有更大的辨别力。 图像聚类的实验结果证明了该算法的有效性。
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