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非負(fù)矩陣分解（NMF）是一種非常有效的數(shù)據(jù)降維方法，廣泛應(yīng)用于圖像聚類等領(lǐng)域。然而NMF是種無(wú)監(jiān)督的方法，沒(méi)有使用數(shù)據(jù)的標(biāo)簽信息，也不能捕獲數(shù)據(jù)固有的幾何結(jié)構(gòu)，并且這是一種線性的方法，不能處理數(shù)據(jù)是非線性的情況。為此，提岀了一種帶核方法的判別圖正則非負(fù)矩陣分解算法。該算法使用了部分有標(biāo)簽數(shù)據(jù)的標(biāo)簽信息，加入了圖正則項(xiàng)來(lái)捕獲數(shù)據(jù)的幾何結(jié)構(gòu)，使用核方法解決了數(shù)據(jù)非線性的問(wèn)題，分解的結(jié)果能夠有效地提高聚類效果。一般的非負(fù)矩陣分解迭代更新的初始化是隨機(jī)產(chǎn)生的，使用動(dòng)”的策略，減小了結(jié)果的隨杋性。在幾種圖片數(shù)據(jù)集上使用該算法進(jìn)行聚類實(shí)驗(yàn)，并與一些先進(jìn)算法進(jìn)行了比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該算法的有效性。
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