带核方法的判别图正则非负矩阵分解

摘要：

非负矩阵分解(NMF)是一种非常有效的数据降维方法,广泛应用于图像聚类等领域.然而NMF是一种无监督的方法,没有使用数据的标签信息,也不能捕获数据固有的几何结构,并且这是一种线性的方法,不能处理数据是非线性的情况.为此,提出了一种带核方法的判别图正则非负矩阵分解算法.该算法使用了部分有标签数据的标签信息,加入了图正则项来捕获数据的几何结构,使用核方法解决了数据非线性的问题,分解的结果能够有效地提高聚类效果.一般的非负矩阵分解迭代更新的初始化是随机产生的,使用一种"热启动"的策略,减小了结果的随机性.在几种图片数据集上使用该算法进行聚类实验,并与一些先进算法进行了比较,实验结果证明了该算法的有效性.

关键词：非负矩阵分解(NMF)、半监督聚类、图正则、核方法

所属期刊栏目：14

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.11961010,61967004国家自然科学基金;the Natural Science Foundation of Guangxi under Grant No.2018GXNSFAA138169广西自然科学基金;the Project of Guangxi Key Laboratory of Cryptography and Information Security under Grant No.GCIS201708广西密码学与信息安全重点实验室研究课题;the Project of Guangxi Key Laboratory of Automatic Testing Technology and Instruments under Grant No.YQ19111广西自动检测技术与仪器重点实验室基金;the Innovation Project of Guilin University of Electronic Technology Graduate Education under Grant No.2020YCXS087桂林电子科技大学研究生教育创新计划资助项目

在线出版日期：2020-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1899-1907