基于核的L2,1范数非负矩阵分解在图像聚类中的应用

摘要：

本文研究了基于核技巧的L2,1范数非负矩阵分解在图像聚类中的问题.利用基于核的稀疏鲁棒非负矩阵分解方法,获得了算法良好的稀疏性和鲁棒性,提高了聚类性能,该方法也可以推广到文本聚类的应用.

关键词：非负矩阵分解、核技巧、L2、1范数、稀疏性、鲁棒性

所属期刊栏目：39

分类号：O235(控制论、信息论（数学理论）)

资助基金：国家自然科学基金11601012, 71561008;广西自然科学基金2018GXNSFAA138169;广西密码学与信息安全重点实验室研究课题GCIS201708;广西自动检测技术与仪器重点实验室基金YQ16112, YQ18112;宁夏自然科学基金NZ17103;桂林电子科技大学研究生优秀学位论文培育项目资助16YJPYSS22

在线出版日期：2019-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：440-454