基于超图正则化受限的概念分解算法

来源 :电子与信息学报 | 被引量 : 3次 | 上传用户：tradingart

【摘要】

：

针对概念分解(Concept Factorization,CF)算法没有同时考虑样本中存在的类别信息及数据间多元几何结构信息的问题,该文提出一种基于超图正则化受限的概念分解(Hyper-graph regularized Constrained Concept Factorization,HCCF)算法。HCCF算法通过构建一个无向加权的拉普拉斯超图正则项,提取数据间的多元几何结构信息,克服了传统

【作者】

：

李雪赵春霞舒振球郭剑辉

【机构】

：

南京理工大学计算机科学与工程学院

【出处】

：

电子与信息学报

【发表日期】

：

2015年03期

【关键词】

：

信息处理概念分解聚类硬约束超图流形学习 Information processing Concept Factorization（CF） Clus

【基金项目】

：

国家自然科学基金（61272220,61101197,90820306）,中国博士后科学基金（2014M551599）,江苏省社会安全图像与视频理解重点实验室基金（30920130122006）和江苏省普通高校研究生科研创新计划项目（KYLX-0383）资助课题

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