【摘 要】
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随着互联网的发展以及智能手机的普及,人们获取及接触到的图像数据越来越多,图像数据有一个显著特点就是维数很高。我们在得到极大便利的同时,也面临着如何有效分析和处理这些庞大数据的难题。图像聚类技术不断应用在高维图像数据中,它将相似性高的图像数据聚成一簇,相似性低的图像聚到不同簇。近年来,非负矩阵分解(NMF)被证明是一种高效的降维方法,它被广泛应用在计算机视觉,模式识别和信息检索中。然而,NMF实际上
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随着互联网的发展以及智能手机的普及,人们获取及接触到的图像数据越来越多,图像数据有一个显著特点就是维数很高。我们在得到极大便利的同时,也面临着如何有效分析和处理这些庞大数据的难题。图像聚类技术不断应用在高维图像数据中,它将相似性高的图像数据聚成一簇,相似性低的图像聚到不同簇。近年来,非负矩阵分解(NMF)被证明是一种高效的降维方法,它被广泛应用在计算机视觉,模式识别和信息检索中。然而,NMF实际上是一种无监督的方法,它不能利用数据的先验信息来提高准确度。本论文在研究流形学习的基础上,提出了一种基于流形正则化的半监督非负矩阵分解方法,其不仅可以利用数据的几何信息,而且以适当的形式利用先验标签信息来增强NMF的聚类准确度。具体来说,我们期望一个流形正则化项能够保留原始数据的局部几何结构,同时,在新的基构成的坐标空间中,具有相同标签的数据点应当被聚到同一簇中,具有不同标签的数据点应当被聚到不同簇中。这样一来,降维后的数据就会具有更强的区分能力。我们将这种方法应用在图像聚类中,通过两种评价标准,即聚类准确度(Accuracy,AC)和归一化互信息(Normalized Mutual Information,NMI),对实验结果进行评估,我们发现该方法具有非常好的效果。
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