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摘要:
为了探讨结构受限下的矩阵分解问题,通过最小化块外对角线来增强类与类之间数据表示的不相关性,从而实现分块约束,即数据来源于不同的聚类结构,是一种局部结构的约束;同时通过增强样本的自表达属性并缩小样本之间的差距来增强类内数据表示的相关性,从而实现低秩约束,即数据行出现冗余,是一种全局结构的约束.随后设计了一个低秩分块矩阵的核近似算法,通过交替方向乘子法迭代求解.最后将该方法分别在人脸识别和字符识别上进行测试.实验结果表明,所提出的低秩分块矩阵分解算法在收敛速度和近似精度上都具有一定的优势.
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文献信息
篇名 低秩分块矩阵的核近似
来源期刊 智能系统学报 学科 工学
关键词 低秩近似 块对角矩阵 稀疏矩阵 核近似 矩阵分解 交替向量乘子法 子空间聚类 图像识别
年,卷(期) 2019,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1209-1216
页数 8页 分类号 TP181
字数 6942字 语种 中文
DOI 10.11992/tis.201904058
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘惊雷 烟台大学计算机与控制工程学院 63 262 8.0 13.0
2 王中元 烟台大学计算机与控制工程学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
低秩近似
块对角矩阵
稀疏矩阵
核近似
矩阵分解
交替向量乘子法
子空间聚类
图像识别
研究起点
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期刊影响力
智能系统学报
双月刊
1673-4785
23-1538/TP
大16开
哈尔滨市南岗区南通大街145-1号楼
2006
chi
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