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约束对偶图正则化正交非负矩阵三因子共聚类。 (英语) Zbl 1435.68259号

摘要:用于分组数据点和特征的共聚类方法最近受到了广泛关注。本文提出了一种求解协同聚类问题的约束对偶图正则化正交非负矩阵三因式分解(CDONMTF)算法。新方法采用硬约束保留样本的先验标签信息,建立两个最近邻图对数据流形和特征流形的几何结构进行编码,并结合双正交约束,显著提高了聚类性能。此外,我们还导出了CDONMTF的迭代优化方案,并证明了其收敛性。在5个UCI机器学习数据集和7个图像基准数据集上的聚类实验表明,该算法的聚类效果优于现有的一些聚类算法。

MSC公司:

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
15A23型 矩阵的因式分解
62H30型 分类和区分;聚类分析(统计方面)
68兰特 计算机科学中的图论(包括图形绘制)

软件:

线圈-20;贾菲
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

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