[发明专利]一种半监督自适应图正则化判别非负矩阵分解方法在审
| 申请号： | 201910549625.6 | 申请日： | 2019-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN110276049A | 公开（公告）日： | 2019-09-24 |
| 发明（设计）人： | 刘中华;宋斌;王琳;张琳;王京京 | 申请（专利权）人： | 河南科技大学 |
| 主分类号： | G06F17/16 | 分类号： | G06F17/16;G06K9/62 |
| 代理公司： | 洛阳公信知识产权事务所(普通合伙) 41120 | 代理人： | 宋晨炜 |
| 地址： | 471000 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 一种半监督自适应图正则化判别非负矩阵分解方法，包括如下步骤：S1、获取样本数据矩阵，样本数据矩阵中每列元素代表一个样本，每个样本中包括若干个数据点；S2、根据数据点之间的相似度构建相似矩阵，并且对相似矩阵进行约束，得到第一约束条件；S3、为样本设定标签，并且根据数据点的标签构建标签矩阵，得到第二约束条件；S4、将第一约束条件和第二约束条件代入到传统非负矩阵分解目标函数中，得到新目标函数；S5、对新目标函数进行迭代更新得到系数矩阵；S6、对系数矩阵进行聚类。本发明提供一种半监督自适应图正则化判别非负矩阵分解方法,能够很好地利用局部结构信息和标签信息来获得更好的数据表示。 | ||
| 搜索关键词： | 非负矩阵 约束条件 半监督 正则化 自适应 样本 矩阵 目标函数 系数矩阵 相似矩阵 样本数据 数据点 分解 标签构建 标签矩阵 标签信息 迭代更新 分解目标 局部结构 数据表示 列元素 相似度 构建 聚类 标签 | ||
【主权项】：
1.一种半监督自适应图正则化判别非负矩阵分解方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、获取样本数据矩阵，样本数据矩阵中每列元素代表一个样本，每个样本中包括若干个数据点；S2、根据数据点之间的相似度构建相似矩阵，并且对相似矩阵进行约束，得到第一约束条件；S3、为样本设定标签，并且根据数据点的标签构建标签矩阵，得到第二约束条件；S4、将第一约束条件和第二约束条件代入到传统非负矩阵分解目标函数中，得到新目标函数；S5、对新目标函数进行迭代更新得到系数矩阵；S6、对系数矩阵进行聚类。
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