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一種稀疏約束圖正則非負矩陣分解的增量學習算法

大小:0.62 MB 人氣: 2017-12-04 需要積分:1

  針對非負矩陣分解后數(shù)據(jù)的稀疏性降低、訓練樣本增多導致運算規(guī)模不斷增大的現(xiàn)象,提出了一種稀疏約束圖正則非負矩陣分解的增量學習算法。該方法不僅考慮數(shù)據(jù)的幾何信息,而且對系數(shù)矩陣進行稀疏約束,并將它們與增量學習相結合。算法在稀疏約束和圖正則化的條件下利用上一步的分解結果參與迭代運算,在節(jié)省大量運算時間的同時提高了分解后數(shù)據(jù)的稀疏性。在ORL和PIE人臉數(shù)據(jù)庫上的實驗結果表明了該算法的有效性。

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