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      流形學(xué)習(xí)與非負(fù)矩陣分解架構(gòu)綜述

      2021-04-12 | pdf | 6.66 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　為處理目標(biāo)數(shù)據(jù)集僅有部分成對約束信息可用的半監(jiān)督聚類場景，基于非負(fù)矩陣分解（NMF）架構(gòu)，通過學(xué)習(xí)給定成對約束知識和運用流形正則化理論提岀了流形學(xué)習(xí)與成對約東聯(lián)合正則化非負(fù)矩陣分解聚類方法（NMF- JRMLPO）。該方法一方面引入圖拉普拉斯以刻畫大量無標(biāo)記樣本蘊含的流形結(jié)構(gòu)信息，另一方面將已知樣本間的must-link或 cannot-link成對約束規(guī)則融入目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計，在很大程度上提高了所得算法的聚類性能。此外基于l21范數(shù)的損失函數(shù)設(shè)計也有助于優(yōu)化NMF- JRMLPC的魯棒性。在八個真實數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果證實了所提方法的有效性。

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