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基于子空间聚类的凸非负矩阵分解方法
其他题名基于子空间聚类的凸非负矩阵分解方法
李学龙; 崔国盛; 董永生
2018-12-21
专利权人中国科学院西安光学精密机械研究所
公开日期2018-08-17
授权国家中国
专利类型发明专利
产权排序1
摘要本发明公开了一种基于子空间聚类的凸非负矩阵分解方法,其实现步骤是:(1)将原始数据库中图像拉成向量构成原始数据矩阵;(2)对原始数据矩阵进行基于谱聚类的凸非负矩阵分解,利用两种优化方法进行求解,得到基矩阵和编码矩阵;(3)对编码矩阵进行k‑means聚类算法的聚类测试,统计实验结果,计算聚类精度和归一化互信息两个度量准则。本发明与现有方法相比,发掘并利用了数据内部的子空间结构信息,同时对算法施加的局部子空间约束增强了算法的鲁棒性,提高了图像聚类效果;可广泛应用于数据挖掘,数据分析领域。
主权项基于子空间聚类的凸非负矩阵分解方法,其特征在于,包括以下步骤: 首先,将图像样本集中的图像拉成向量构成原始数据矩阵X; 然后,将原始数据矩阵X在子空间聚类指导的凸非负矩阵分解框架下进行分解,图正则项使子空间聚类重构误差项与凸非负矩阵分解重构误差项相关联,迭代求解得到编码矩阵V,作为原始数据矩阵X的降维表示,即完成凸非负矩阵分解。
学科领域G06f17/16
学科门类G06
授权日期2018-12-21
DOIG06F17
申请日期2018-02-13
专利号CN201810150321.8
语种中文
专利状态申请中
申请号CN201810150321.8
PCT属性
公开(公告)号CN108415883A
IPC 分类号G06F17/16 ; G06K9/62
专利代理人胡乐
代理机构西安智邦专利商标代理有限公司
引用统计
文献类型专利
条目标识符http://ir.opt.ac.cn/handle/181661/31034
专题其它单位_其它部门
作者单位中国科学院西安光学精密机械研究所
第一作者单位中国科学院西安光学精密机械研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
李学龙,崔国盛,董永生. 基于子空间聚类的凸非负矩阵分解方法. CN201810150321.8[P]. 2018-12-21.
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