计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2014年
3期
272-275
,共4页
非负矩阵分解%非光滑%流形正则化
非負矩陣分解%非光滑%流形正則化
비부구진분해%비광활%류형정칙화
Non-negative matrix%Nonsmooth%Manifold regularization
经典的非光滑非负矩阵分解方法只能发现数据中的全局统计信息,对于非线性分布数据无能为力,而流形学习方法在探索高维非线性数据集真实几何结构方面具有明显优势.鉴于此,基于流形正则化思想,提出了一种新颖的基于流形正则化的非光滑非负矩阵分解方法.该方法不仅考虑了数据的几何结构,而且对编码系数矩阵和基矩阵同时进行稀疏约束,并将它们整合于单个目标函数中.构造了一个有效的乘积更新算法,并在理论上证明了算法的收敛性.标准数据集上的实验表明了MRnsNMF的有效性.
經典的非光滑非負矩陣分解方法隻能髮現數據中的全跼統計信息,對于非線性分佈數據無能為力,而流形學習方法在探索高維非線性數據集真實幾何結構方麵具有明顯優勢.鑒于此,基于流形正則化思想,提齣瞭一種新穎的基于流形正則化的非光滑非負矩陣分解方法.該方法不僅攷慮瞭數據的幾何結構,而且對編碼繫數矩陣和基矩陣同時進行稀疏約束,併將它們整閤于單箇目標函數中.構造瞭一箇有效的乘積更新算法,併在理論上證明瞭算法的收斂性.標準數據集上的實驗錶明瞭MRnsNMF的有效性.
경전적비광활비부구진분해방법지능발현수거중적전국통계신식,대우비선성분포수거무능위력,이류형학습방법재탐색고유비선성수거집진실궤하결구방면구유명현우세.감우차,기우류형정칙화사상,제출료일충신영적기우류형정칙화적비광활비부구진분해방법.해방법불부고필료수거적궤하결구,이차대편마계수구진화기구진동시진행희소약속,병장타문정합우단개목표함수중.구조료일개유효적승적경신산법,병재이론상증명료산법적수렴성.표준수거집상적실험표명료MRnsNMF적유효성.
