鲁棒结构正则化非负矩阵分解
Robust structure regularized nonnegative matrix factorization
杭州电子科技大学 数字媒体技术系, 杭州 310018
摘要
现有的非负矩阵分解方法既忽略数据的非局部结构，又难以有效应对噪声和野值点。为了解决上述问题，提出一种新的用于聚类的鲁棒结构正则化非负矩阵分解算法。所提出的算法分别构建一个近邻图和一个最大熵图描述数据的局部结构和非局部结构，并使用L2，1范数代价函数尝试解决噪声问题，从而学习到鲁棒具有判别力的表征。给出一个最优的迭代算法求解两个非负因子，该优化算法的收敛性已被理论和实验证明。在七个图像数据集上的聚类实验结果表明，所提出的算法在无噪声和有噪声情况下聚类均优于其他主流方法。
基金项目
浙江省公益技术应用研究项目(LGG22F020032)
浙江省重点研发计划重点专项项目(2021C03137)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.07.0399
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第3期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 794-799
文章编号: 1001-3695(2023)03-024-0794-06
发布历史
[2022-10-27] 优先出版
[2023-03-05] 印刷出版
引用本文
董文婷, 尹学松, 余节约, 等. 鲁棒结构正则化非负矩阵分解 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (3): 794-799. (Dong Wenting, Yin Xuesong, Yu Jieyue, et al. Robust structure regularized nonnegative matrix factorization [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (3): 794-799. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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