文献类型：期刊文章

作　　者：熊鹤[1] 郭有强[1] 朱洪浩[1] 王硕[1]

机构地区：[1]蚌埠学院计算机工程学院,安徽蚌埠233030

出　　处：《信息与控制》

基　　金：安徽省教育厅高校自然科学研究项目(KJ2014A150;113052015KJ05);蚌埠学院自然科学基金资助项目(2013ZR07;2014ZR16)

年　　份：2018

卷　　号：47

期　　号：2

起止页码：166-175

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2017_2018、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：提出了一种基于投影梯度方法的鲁棒流形非负矩阵分解算法,该算法使用L21范数衡量矩阵分解的质量,因而对数据中的噪音和异常值不敏感,同时利用数据的几何结构并考虑局部不变性,将流形学习和非负矩阵分解算法相结合.分析了该算法的模型,并采用投影梯度方法得到该算法的更新规则,在若干个数据集上的实验结果及与其它非负矩阵分解算法和谱聚类算法的比较,证明了该算法的有效性.

关 键 词：非负矩阵分解 鲁棒 流形 投影梯度方法  

分 类 号：TP301.6]