基于Hessian正则化的多视图联合非负矩阵分解算法

• 作者: 吴金杰 施俊 朱捷 王超锋
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: Hessian正则化 回归模型 非负矩阵分解 多视图数据 聚类
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 134-139
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4715字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.11.022

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	施俊	上海大学通信与信息工程学院	36	309	8.0	17.0
2	朱捷	上海大学通信与信息工程学院	2	9	2.0	2.0
3	王超锋	上海大学通信与信息工程学院	1	6	1.0	1.0
4	吴金杰	上海大学通信与信息工程学院	1	6	1.0	1.0