数据采集与处理
數據採集與處理
수거채집여처리
JOURNAL OF DATA ACQUISITION & PROCESSING
2014年
1期
11-18
,共8页
数据降维%非负矩阵分解%潜在信息%相似图%迭代最近邻
數據降維%非負矩陣分解%潛在信息%相似圖%迭代最近鄰
수거강유%비부구진분해%잠재신식%상사도%질대최근린
dimensionality reduction%nonnegative matrix factorization%potential information%similarity graph%iterative nearest neighbor
传统的非负矩阵分解方法没有充分利用数据间的内在相似性,从而影响了算法的性能.为此,本文提出一种潜在信息约束的非负矩阵分解方法.该方法首先利用迭代最近邻方法挖掘原始数据的潜在信息,然后利用潜在信息构造数据之间的相似图,最后将相似图作为约束项求得非负矩阵的最优分解.相似图的约束使得非负矩阵分解在降维过程中保持了原始数据之间的相似性关系,进而提高了非负矩阵分解的判别能力.图像聚类实验结果表明了该方法的有效性.
傳統的非負矩陣分解方法沒有充分利用數據間的內在相似性,從而影響瞭算法的性能.為此,本文提齣一種潛在信息約束的非負矩陣分解方法.該方法首先利用迭代最近鄰方法挖掘原始數據的潛在信息,然後利用潛在信息構造數據之間的相似圖,最後將相似圖作為約束項求得非負矩陣的最優分解.相似圖的約束使得非負矩陣分解在降維過程中保持瞭原始數據之間的相似性關繫,進而提高瞭非負矩陣分解的判彆能力.圖像聚類實驗結果錶明瞭該方法的有效性.
전통적비부구진분해방법몰유충분이용수거간적내재상사성,종이영향료산법적성능.위차,본문제출일충잠재신식약속적비부구진분해방법.해방법수선이용질대최근린방법알굴원시수거적잠재신식,연후이용잠재신식구조수거지간적상사도,최후장상사도작위약속항구득비부구진적최우분해.상사도적약속사득비부구진분해재강유과정중보지료원시수거지간적상사성관계,진이제고료비부구진분해적판별능력.도상취류실험결과표명료해방법적유효성.
