一種稀疏約束圖正則非負(fù)矩陣分解的增量學(xué)習(xí)算法
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標(biāo)簽：增量學(xué)習(xí)算法(1464)矩陣分解(3658)
針對(duì)非負(fù)矩陣分解后數(shù)據(jù)的稀疏性降低、訓(xùn)練樣本增多導(dǎo)致運(yùn)算規(guī)模不斷增大的現(xiàn)象，提出了一種稀疏約束圖正則非負(fù)矩陣分解的增量學(xué)習(xí)算法。該方法不僅考慮數(shù)據(jù)的幾何信息，而且對(duì)系數(shù)矩陣進(jìn)行稀疏約束，并將它們與增量學(xué)習(xí)相結(jié)合。算法在稀疏約束和圖正則化的條件下利用上一步的分解結(jié)果參與迭代運(yùn)算，在節(jié)省大量運(yùn)算時(shí)間的同時(shí)提高了分解后數(shù)據(jù)的稀疏性。在ORL和PIE人臉數(shù)據(jù)庫(kù)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了該算法的有效性。
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