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文檔簡(jiǎn)介
1、基于非負(fù)矩陣分解的方法在聚類應(yīng)用中有著非常重要的意義.本文在深入研究了非負(fù)矩陣分解的基礎(chǔ)上提出了一種基于概念分解的多視圖聚類方法,該方法通過聯(lián)合優(yōu)化一個(gè)圖矩陣來充分利用不同視圖之間的相關(guān)性,同時(shí)該方法還可以自動(dòng)地學(xué)習(xí)得到每個(gè)視圖在聚類任務(wù)中的權(quán)重.
首先,本文闡述了多視圖數(shù)據(jù)聚類的意義和研究現(xiàn)狀,給出了基于矩陣分解的多視圖聚類方法的流程圖;并介紹了非負(fù)矩陣分解的幾種變體和常見的基于非負(fù)矩陣分解的多視圖聚類方法.
其次
2、,經(jīng)過對(duì)非負(fù)矩陣分解和概念分解的深入研究,本文提出了一種基于概念分解的、融合了圖結(jié)構(gòu)信息和權(quán)重信息的多視圖數(shù)據(jù)聚類框架.該框架克服了非負(fù)矩陣分解不能處理負(fù)號(hào)數(shù)據(jù)的限制,因此可以被應(yīng)用到所有多視圖數(shù)據(jù)集上面.在該框架中,我們考慮了數(shù)據(jù)的局部幾何結(jié)構(gòu)信息,利用學(xué)習(xí)得到的圖可以在降維的過程中保持原始數(shù)據(jù)空間的局部幾何結(jié)構(gòu);該框架可以自動(dòng)地學(xué)習(xí)得到每個(gè)視圖的權(quán)重,理論上這些權(quán)重可以從側(cè)面反映每個(gè)視圖在聚類任務(wù)中的重要性,這減少了分別設(shè)置每個(gè)視圖
3、權(quán)重的代價(jià).
然后,本文給出了對(duì)應(yīng)于該框架的目標(biāo)函數(shù)、設(shè)計(jì)了一種更新規(guī)則來尋找該目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解、給出了所提出方法的具體算法,另外從理論上證明了利用這種更新規(guī)則來求解目標(biāo)函數(shù)的過程是收斂的.
最后,本文給出了具體的參數(shù)設(shè)置方法,并通過大量的實(shí)驗(yàn)(選取了9個(gè)多視圖數(shù)據(jù)集、使用了3種客觀評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)、比較了7種多視圖聚類算法)證明了本文所提出方法的優(yōu)越性.進(jìn)一步,本文還從參數(shù)敏感性和算法收斂性兩個(gè)方面說明了本文方法的有效性.
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