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鲁棒自适应对称非负矩阵分解聚类算法

Robust self-adaptived symmetric nonnegative matrix factorization clustering algorithm
高海燕1,2
刘万金1
黄恒君1,2
1. 兰州财经大学 统计学院, 兰州 730020
2. 甘肃省数字经济与社会计算科学重点实验室, 兰州 730020

摘要

对称非负矩阵分解SNMF作为一种基于图的聚类算法,能够更自然地捕获图表示中嵌入的聚类结构,并且在线性和非线性流形上获得更好的聚类结果,但对变量的初始化比较敏感。另外,标准的SNMF算法利用误差平方和来衡量分解的质量,对噪声和异常值敏感。为了解决这些问题,在集成学习视角下,提出一种鲁棒自适应对称非负矩阵分解聚类算法RS3NMF(robust self-adaptived symmetric nonnegative matrix factorization)。基于L2,1范数的RS3NMF模型缓解了噪声和异常值的影响,保持了特征旋转不变性,提高了模型的鲁棒性。同时,在不借助任何附加信息的前提下,利用SNMF对初始化特征的敏感性来逐步增强聚类性能。采用交替迭代方法优化,并保证目标函数值的收敛性。大量实验结果表明,所提RS3NMF算法优于其他先进的算法,具有较强的鲁棒性。

基金项目

国家社会科学基金资助项目(19XTJ002,20XTJ005)
中央引导地方科技发展资助项目(GSK215115)
甘肃省软科学专项资助项目(20CX9ZA047)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.08.0414
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第4期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1024-1029
文章编号: 1001-3695(2023)04-011-1024-06

发布历史

[2022-12-07] 优先出版
[2023-04-05] 印刷出版

引用本文

高海燕, 刘万金, 黄恒君. 鲁棒自适应对称非负矩阵分解聚类算法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (4): 1024-1029. (Gao Haiyan, Liu Wanjin, Huang Hengjun. Robust self-adaptived symmetric nonnegative matrix factorization clustering algorithm [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (4): 1024-1029. )

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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