[发明专利]基于对偶局部学习的非负矩阵分解聚类方法有效
| 申请号： | 201811221673.4 | 申请日： | 2018-10-19 |
| 公开（公告）号： | CN109614581B | 公开（公告）日： | 2023-09-22 |
| 发明（设计）人： | 舒振球;孙燕武;陆翼;范洪辉 | 申请（专利权）人： | 江苏理工学院 |
| 主分类号： | G06F17/16 | 分类号： | G06F17/16;G06F18/23 |
| 代理公司： | 常州佰业腾飞专利代理事务所(普通合伙) 32231 | 代理人： | 王巍巍 |
| 地址： | 213001 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： |
本发明提供了一种基于对偶局部学习的非负矩阵分解聚类方法，包括：S10根据待聚类图像选定待分类的数据矩阵V、簇类号a |
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| 搜索关键词： | 基于 对偶 局部 学习 矩阵 解聚 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于对偶局部学习的非负矩阵分解聚类方法，其特征在于，所述聚类方法中包括：S10根据待聚类图像选定待分类的数据矩阵V、簇类号a1和a2；S20根据所述数据矩阵V构建目标函数O；![]()
其中，F和A均为聚类指标矩阵，且F≥0，A≥0，FTF＝E，ATA＝E，![]()
E为单位矩阵，n和m分别表示数据矩阵V的行数和列数；LX为数据矩阵的局部正则化矩阵，LY为数据矩阵的特征的局部正则化矩阵；X为基矩阵，Y为系数矩阵；μ为基矩阵X的结构保持系数，λ为系数矩阵Y的结构保持系数，ω为聚类指标矩阵F的局部学习正则化系数，γ为聚类指标矩阵A的局部学习正则化系数；S30根据所述目标函数O，使用迭代的方法，输出类结果；S40根据所述类结果对待聚类图像进行聚类。
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