【摘 要】
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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
【机 构】
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武汉大学高新技术产业发展部,武汉大学计算机学院
【基金项目】
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湖北省自然科学基金(No.2018CFB432)
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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
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