电脑知识与技术
電腦知識與技術
전뇌지식여기술
COMPUTER KNOWLEDGE AND TECHNOLOGY
2011年
17期
4165-4167
,共3页
谱聚类%非负约束%聚类%非负矩阵分解
譜聚類%非負約束%聚類%非負矩陣分解
보취류%비부약속%취류%비부구진분해
聚类问题一直是模式识别和机器学习领域一个比较活跃而且极负挑战性的研究方向.谱聚类是近年来兴起的一类较流行的聚类方法.该文将非负约束引入到传统的谱聚类方法中,提出了一种基于非负约束的谱聚类方法.非负约束已在许多应用领域被证明是一种有用的性质.文中对比实验表明,基于非负约束的谱聚类方法在整体上明显优于传统的谱聚类方法.
聚類問題一直是模式識彆和機器學習領域一箇比較活躍而且極負挑戰性的研究方嚮.譜聚類是近年來興起的一類較流行的聚類方法.該文將非負約束引入到傳統的譜聚類方法中,提齣瞭一種基于非負約束的譜聚類方法.非負約束已在許多應用領域被證明是一種有用的性質.文中對比實驗錶明,基于非負約束的譜聚類方法在整體上明顯優于傳統的譜聚類方法.
취류문제일직시모식식별화궤기학습영역일개비교활약이차겁부도전성적연구방향.보취류시근년래흥기적일류교류행적취류방법.해문장비부약속인입도전통적보취류방법중,제출료일충기우비부약속적보취류방법.비부약속이재허다응용영역피증명시일충유용적성질.문중대비실험표명,기우비부약속적보취류방법재정체상명현우우전통적보취류방법.
