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使用多个非负矩阵分解对时间戳数据进行聚类
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上传时间: 2021-02-25
详细说明：时间戳数据在我们的日常生活中无处不在，例如Twitter数据，学术论文和sensor.data。 在带有时间戳的数据集中查找聚类及其演化趋势越来越受到研究人员的关注。 但是，大多数现有方法只能解决数据集的聚类问题，而没有几乎所有数据对象都固有的带时间戳信息。 实际上，不仅可以通过将时间戳信息有效地合并到大多数数据集的聚类过程中来提高性能，而且我们可以利用时间信息找到聚类的演化趋势。 在本文中，我们介绍了一种对时间戳数据进行聚类的方法，并通过使用随时间平滑约束的多重非负矩阵分解（MNMF）来发现聚类的演化趋势。 为了在聚类过程中利用时间戳信息，我们提出的方法构造了一个额外的对象时间矩阵。 然后，我们使用平滑约束对多个特征矩阵进行联合分解，以执行对象时间矩阵，以获得聚类及其演化趋势。 在真实数据集上的实验结果表明，我们提出的方法在Fscore，NMI或熵方面优于比较算法。
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