利用正则化矩阵分解技术的多视图聚类方法

摘要：

为了解决具有多种特征属性的多媒体数据(多视图数据)挖掘问题,在非负矩阵分解(NMF)算法的基础上,提出了一种多视图正则化矩阵分解算法(MRMF),该算法使用了多元非负矩阵分解技术,同时使用L2,1范数描述矩阵分解的损失函数,并采用多视图流形正则化对矩阵分解进行正则化约束.与现有的一些数据聚类或多视图聚类算法相比,提出的MRMF算法不易受到原始数据中噪声的影响,而且能够充分考虑到不同视图在聚类中所具有不同权重的问题,能够对多视图数据进行较为准确的聚类.MRMF算法的有效性在一些经典的公开数据集上进行了验证,并取得了较好的聚类精度.

关键词：非负矩阵分解、多视图学习、数据聚类、流形正则化

所属期刊栏目：55

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖北省自然科学基金2018CFB432

在线出版日期：2019-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：142-147,161