基于干净数据的流形正则化非负矩阵分解

作者：李华; 卢桂馥^*; 余沁茹

来源：计算机应用, 2021, 41(12): 3492-3498.

• 低秩约束
• 非负矩阵分解
• 流形正则化
• 鲁棒性
• 干净数据

现有的非负矩阵分解(NMF)算法往往基于欧氏距离来设计目标函数,对噪声比较敏感。为了增强算法的鲁棒性,提出一种基于干净数据的流形正则化非负矩阵分解(MRNMF/CD)算法。在MRNMF/CD算法中,把低秩约束、流形正则化和NMF技术无缝地融为一体,使算法性能较为优异。首先,通过添加低秩约束,MRNMF/CD可以从噪声数据中恢复干净数据,并获得数据的全局结构;其次,为了利用数据的局部几何结构信息,MRNMF/CD把流形正则化融入目标函数中。此外,还提出了一种求解MRNMF/CD的迭代算法,并从理论上分析了该求解算法的收敛性。在ORL、Yale和COIL20数据集上的实验结果表明,MRNMF/CD算法比现有的k-means、主成分分析(PCA)、NMF和图正则化非负矩阵分解(GNMF)算法具有更好的识别准确性。

• 单位
  安徽工程大学