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本文研究了基于核技巧的L2,1范数非负矩阵分解在图像聚类中的问题.利用基于核的稀疏鲁棒非负矩阵分解方法,获得了算法良好的稀疏性和鲁棒性,提高了聚类性能,该方法也可以推广到文本聚类的应用.
基于核的L2,1范数非负矩阵分解在图像聚类中的应用
【摘 要】
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本文研究了基于核技巧的L2,1范数非负矩阵分解在图像聚类中的问题.利用基于核的稀疏鲁棒非负矩阵分解方法,获得了算法良好的稀疏性和鲁棒性,提高了聚类性能,该方法也可以推广
【机 构】
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桂林电子科技大学数学与计算科学学院,北方民族大学数学与信息科学学院
【出 处】
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数学杂志
【发表日期】
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2019年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金(11601012;71561008);广西自然科学基金(2018GXNSFAA138169);广西密码学与信息安全重点实验室研究课题(GCIS201708);广西自动检测技术与仪器重点实验室基金(YQ16112; YQ18112);宁夏自然科学基金(NZ17103);桂林电子科技大学研究生优秀学位论文培育项目资助(16YJPYSS22)
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