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隨著多媒體技術的發展，信息越來越多的以圖片的形式岀現。如何對海量的無標簽圖片進行聚類，是機器學習領域的熱點問題。而圖像聚類在人臉識別、手寫數字識別等領域也有著重要的作用。由于圖片數據通常以非負矩陣的形式存儲，因此非負矩陣分解算法（NMF）在圖像聚類領域得到了廣泛的應用。但是NMF算法直接在數據的原始空間進行處理，這就導致NMF算法所得的圖片標簽易受到數據采集過程中含有的噪聲等不利因素的影響。為了解決這些問題，提出了一種基于預處理的超圖非負矩陣分解算法（ Nonnegative Matrix Factorization with Hypergraph Based on Per-treatments， PHGNMF）。PHGNMF算法將預處理操作和超圖的思想引入到NMF算法。在預處理的過程中，使用灰度處理來去除圖片中不同光線條件所帶來的影響，采用小波分析來提取圖片的低時頻子圖，同時降低了算法所處理的矩陣維度。采取構建超圖的方法來進一步保留對聚類結果有重要影響的數據局部結構。最后在5個主流數據集上的實驗驗誣了 PHGNMF算法相對于傳統算法的有效性，結果顯示聚類精度提升了2%~7%，標準互信息在部分數據集上提升了2%~5%。
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