【摘 要】
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基本的非负矩阵分解应用于图像聚类时,对异常点的处理不够鲁棒,稀疏性较差。为了提高分解后的矩阵的稀疏性,在基本的非负矩阵分解算法中引入了L 2,1范数,对基本的非负矩阵分
【机 构】
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桂林电子科技大学数学与计算科学学院,桂林电子科技大学广西高校数据分析与计算重点实验室,桂林电子科技大学广西密码学与信息安全重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(11961010,71561008),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(YQ19111,YQ18112),广西大学生创新创业项目(201810595218)
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基本的非负矩阵分解应用于图像聚类时,对异常点的处理不够鲁棒,稀疏性较差。为了提高分解后的矩阵的稀疏性,在基本的非负矩阵分解算法中引入了L 2,1范数,对基本的非负矩阵分解模型进行了改进,从而实现稀疏性,提升算法的性能。同时,为了降低各特征之间的关联,强化非负矩阵分解模型特征的独立性,引入了余弦相似度,提出了基于余弦相似度的稀疏非负矩阵分解算法。该算法在处理高维数据和提取特征方面具有显著优势,并且可提高算法在图像聚类中的辨别准确性。实验结果表明,所提算法在一系列评价指标上的效果优于传统的非负矩阵分解算法。
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