基于对偶图正则化的多层概念分解算法
Dual-graph regularized multilayer concept factorization
南京邮电大学 理学院, 南京 210023
摘要
为了进一步挖掘数据间的隐藏信息，在多层概念分解算法的框架下，考虑每一层分解下的数据流形和特征流形，提出了一种基于对偶图正则化的多层概念分解算法。该算法通过对数据的逐层分解，以分层的方式学习，并在每一层分解数据中构建数据空间和特征属性空间的拉普拉斯图，用于反映数据流形和特征流形的多元几何结构信息，从而能够更好地从复杂数据中提取出更有效的特征。采用交替迭代的方法求解算法的目标函数并证明了算法的收敛性。通过在三个真实数据库（TDT2、PIE、COIL20） 上的实验表明，该方法在数据的聚类表示效果方面优于其他方法。
基金项目
江苏省自然科学基金资助项目(BK20150867)
南京邮电大学国家自然科学基金孵化资助项目(NY215125)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.10.0935
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第2期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 636-640
文章编号: 1001-3695(2019)02-069-0636-05
发布历史
[2019-02-05] 印刷出版
引用本文
张显, 叶军. 基于对偶图正则化的多层概念分解算法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (2): 636-640. (Zhang Xian, Ye Jun. Dual-graph regularized multilayer concept factorization [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (2): 636-640. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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