双流形正则化的主成分分析算法

作者：卢桂馥

来源：小型微型计算机系统, 2016, 37(12): 2745-2748.

• 主成分分析
• 流形正则化
• Laplacian图
• 奇异值分解

针对流形正则化的低秩矩阵分解算法(Manifold Regularized Low-rank Matrix Factorization,MRLMF)只考虑了样本间几何结构这一缺点,提出一种双流形正则化的主成分分析算法(Dual-manifold Regularized Principal Component Analysis,DMRPCA).DM RPCA算法不仅利用样本间的局部几何结构信息来构建Laplacian图,也利用特征间的局部几何结构来构建Laplacian图,并将这两个Laplacian图作为正则化项引入到主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)算法目标函数中.然后,设计了一种DMRPCA的求解算法.在实际数据库上的实验表明,DMRPCA算法可以提高现有算法聚类的准确率,从而验证了DMRPCA算法是可行的.

• 单位
  安徽工程大学; 东南大学