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基本的非負矩陣分解應(yīng)用于圖像聚類時，對異常點的處理不夠魯棒，稀疏性較差。為了提高分解后的矩陣的稀疏性在基本的非負矩陣分解算法中引入了L，范數(shù)，對基本的非負矩陣分解模型進行了改進，從而實現(xiàn)稀疏性，提升算法的性能同時，為了降低各特征之間的關(guān)聯(lián)，強化非負矩陣分解模型特征的獨立性，引入了余弦相似度，提出了基于余弦相似度的稀疏非負矩陣分解算法。該算法在處理高維數(shù)據(jù)和提取特征方面具有顯著優(yōu)勢，并且可提高算法在圖像聚類中的辨別準確性。實驗結(jié)果表明，所提算法在一系列評價指標上的效果優(yōu)于傳統(tǒng)的非負矩陣分解算法。
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