文献类型：期刊文章

作　　者：徐霜[1] 余琍[2]

XU Shuang;YU Li(Department of Hi-tech Industry,Wuhan University,Wuhan 430072,China;School of Computer Science,Wuhan University,Wuhan 430072,China)

机构地区：[1]武汉大学高新技术产业发展部,武汉430072 [2]武汉大学计算机学院,武汉430072

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：湖北省自然科学基金(No.2018CFB432)

年　　份：2019

卷　　号：55

期　　号：14

起止页码：142-147

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2019_2020、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

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

分 类 号：TP391]