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基于特征融合的多約束非負(fù)矩陣分解算法

大小：1.11 MB 人氣： 2017-11-24 需要積分：1

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　　針對(duì)非負(fù)矩陣分解后數(shù)據(jù)的稀疏性降低、單一圖像特征不能夠很好地描述圖像內(nèi)容的問(wèn)題，提出一種基于特征融合的多約束非負(fù)矩陣分解算法。該算法不僅考慮了少量已知樣本的標(biāo)簽信息和稀疏約束，還對(duì)其進(jìn)行了圖正則化處理，而且將分解后的具有不同稀疏度的圖像特征進(jìn)行了融合，從而增強(qiáng)了算法的聚類性能和有效性。在Yale-32和COIL20數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的對(duì)比實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步驗(yàn)證了該算法具有更好的聚類精度和稀疏性。

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