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概念分解（CF）算法是一種有效的圖像表示算法，目前已經廣泛應用于維數約簡、特征提取、數據挖掘等機器學習領堿中。然而，傳統CF算法不能利用有效的標簽信息，也不能學習數據的稀疏表示。為此，將局部坐標約束和數據有限的標簽信息融入到CF模型中，提出了一種帶有局部坐標約束的半監督的概念分解（SLCF）算法。SICF算法利用局部坐標約束學習數據的稀疏性，數據標簽約束矩陣能夠保證同類標簽的數據映射到低維空間中擁有相同的標簽，從而提高了不同類間數據的識別能力。利用交替迭代更新方法對SLCF算法的模型進行求解，證明了算法的收斂性。在COI20、 Yale b以及 MNIST數據庫上的數值實驗表明提出的SICF算法是有效的，其聚類性能優于其他比較的算法。
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