论文摘要
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.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 余江兰,李向利,董晓亮
关键词: 非负矩阵分解,核技巧,范数,稀疏性,鲁棒性
来源: 数学杂志 2019年03期
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技
专业: 数学,计算机软件及计算机应用
单位: 桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西密码学与信息安全重点实验室广西自动检测技术与仪器重点实验室,北方民族大学数学与信息科学学院
基金: 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)
分类号: TP391.41;O151.21
DOI: 10.13548/j.sxzz.20181030.001
页码: 440-454
总页数: 15
文件大小: 773K
下载量: 229
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