半监督凸非负矩阵分解

发布时间：2017-11-13 10:17

  本文关键词：半监督凸非负矩阵分解

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【摘要】：基于流形正则化思想,提出了半监督凸非负矩阵分解算法.该算法通过类间图和类内图刻画数据的内在几何结构,使得所提算法不但具有数据矩阵凸分解特性,而且保持它的几何结构和判别信息.最后,人脸数据集上的实验研究表明所提算法能够获得良好的识别性能.
【作者单位】： 辽宁师范大学数学学院;
【基金】：辽宁省自然科学基金资助项目(60875029) 辽宁省大学生实践基地建设项目(辽教[2015]399号)
【分类号】：TP391.41;O151.21
【正文快照】： 矩阵分解方法在模式识别、计算机视觉等领域得到了广泛的应用.已有的矩阵分解方法包括主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)和非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)等,通常这些方法在一定的限制下对

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