利用正则化矩阵分解技术的多视图聚类方法

• 作者: 余琍 徐霜
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 非负矩阵分解 多视图学习 数据聚类 流形正则化
• 年，卷（期）: 2019,（14）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 142-147,161
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 7318字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1804-0122

摘要

为了解决具有多种特征属性的多媒体数据(多视图数据)挖掘问题,在非负矩阵分解(NMF)算法的基础上,提出了一种多视图正则化矩阵分解算法(MRMF),该算法使用了多元非负矩阵分解技术,同时使用L2,1范数描述矩阵分解的损失函数,并采用多视图流形正则化对矩阵分解进行正则化约束.与现有的一些数据聚类或多视图聚类算法相比,提出的MRMF算法不易受到原始数据中噪声的影响,而且能够充分考虑到不同视图在聚类中所具有不同权重的问题,能够对多视图数据进行较为准确的聚类.MRMF算法的有效性在一些经典的公开数据集上进行了验证,并取得了较好的聚类精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐霜	武汉大学高新技术产业发展部	11	50	4.0	7.0
2	余琍	武汉大学计算机学院	20	84	5.0	8.0