L1范数约束正交子空间非负矩阵分解

来源 :计算机系统应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：kooksnake

【摘要】

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针对非负矩阵分解（NMF）相对稀疏或局部化描述原数据时导致的稀疏能力和程度比较弱的问题,提出了L1范数约束正交子空间非负矩阵分解方法.通过将L1范数约束引入到正交子空间非负

【作者】

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韩东盖杉

【机构】

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南昌航空大学信息工程学院

【出处】

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计算机系统应用

【发表日期】

：

2018年9期

【关键词】

：

非负矩阵分解正交性 L1范数稀疏性 Non-negative Matrix Factorization （NMF） orthogonality L1 nor

【基金项目】

：

国家自然科学基金（61563037）, 江西省自然科学基金（20171BAB202018）

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针对非负矩阵分解（NMF）相对稀疏或局部化描述原数据时导致的稀疏能力和程度比较弱的问题,提出了L1范数约束正交子空间非负矩阵分解方法.通过将L1范数约束引入到正交子空间非负矩阵分解的目标函数中,提升了分解结果的稀疏性.同时给出累乘迭代规则.在UCI、ORL和Yale三个数据库上进行的实验结果表明,该算法在聚类效果以及稀疏表达方面优于其他算法.

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