【摘 要】
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非负矩阵在表征多视图数据时没有考虑数据本身的流型结构,不能有效表达数据内部信息。为此,提出一种基于Hessian正则化的非负矩阵分解算法。利用Hessian泛函的L2模,保持样本
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61471231,81627804)
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非负矩阵在表征多视图数据时没有考虑数据本身的流型结构,不能有效表达数据内部信息。为此,提出一种基于Hessian正则化的非负矩阵分解算法。利用Hessian泛函的L2模,保持样本局部拓扑结构,并扩展成基于Hessian正则化的联合非负矩阵分解算法,以对多视图数据进行变换。实验结果表明,基于Hessian正则化的非负矩阵分解算法和基于Hessian正则化的联合非负矩阵分解算法的聚类精度以及互信息值都有较大提高,2种算法的数据变化性能都优于传统非负矩阵分解算法。
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