【摘 要】
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非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)给矩阵分解加了非负的约束条件,其分解的子矩阵更容易解释.传统的NMF算法使用基于L2范数的优化目标,不容易识别非线性分
【机 构】
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长沙民政职业技术学院 图书信息中心,湖南 长沙,410004;中南林业科技大学计算机与信息工程学院,湖南 长沙,410004
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非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)给矩阵分解加了非负的约束条件,其分解的子矩阵更容易解释.传统的NMF算法使用基于L2范数的优化目标,不容易识别非线性分布的数据结构.为了解决这一问题,提出一种基于L21范数的正则化非负矩阵分解算法,将非负矩阵分解的目标函数写成L21范数的形式,并在目标函数中加入图正则化项,使其能更好地处理复杂的非线性数据.最后,使用基准数据集,在聚类任务上测试所提出算法的性能.实验结果表明,所提出的算法可以提取数据的关键特征,获得原始数据的低维表示,产生更好的聚类结果.
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