【摘 要】
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非负矩阵分解(NMF)算法通过矩阵分解操作,可以对高维空间的数据矩阵进行处理,以达到消除噪声、压缩数据的目的.为解决多标记学习框架下,由于数据规模较大带来的“维度灾难”问题,依靠NMF算法将高维的多标记数据矩阵进行特征降维,从而降低分类模型的时间消耗及算法复杂度,提升算法性能.
【基金项目】
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2020年度宿州学院科研平台开放课题“基于粗糙集理论的多标记数据分类建模研究”(2020ykf01),2018年国家级工程研究中心开放课题“基于质量安全的蔬菜供应链可追溯平台研究”(AE2018010),宿州学院计算机科学与技术专业带头人(2019XJZY23),2020年第一批教育部产学合作协同育人项目(2020002165042)。
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非负矩阵分解(NMF)算法通过矩阵分解操作,可以对高维空间的数据矩阵进行处理,以达到消除噪声、压缩数据的目的.为解决多标记学习框架下,由于数据规模较大带来的“维度灾难”问题,依靠NMF算法将高维的多标记数据矩阵进行特征降维,从而降低分类模型的时间消耗及算法复杂度,提升算法性能.
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