基于L21范数的正则化非负矩阵分解算法

• 作者: 李成 赵海琳
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 非负矩阵分解 L21范数 正则化 聚类
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能驱动的自动化
• 页码范围: 1712-1716
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 3662字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.170766

摘要

非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)给矩阵分解加了非负的约束条件,其分解的子矩阵更容易解释.传统的NMF算法使用基于L2范数的优化目标,不容易识别非线性分布的数据结构.为了解决这一问题,提出一种基于L21范数的正则化非负矩阵分解算法,将非负矩阵分解的目标函数写成L21范数的形式,并在目标函数中加入图正则化项,使其能更好地处理复杂的非线性数据.最后,使用基准数据集,在聚类任务上测试所提出算法的性能.实验结果表明,所提出的算法可以提取数据的关键特征,获得原始数据的低维表示,产生更好的聚类结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李成	长沙民政职业技术学院图书信息中心	26	24	3.0	4.0
2	赵海琳	中南林业科技大学计算机与信息工程学院	5	14	2.0	3.0