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为了提高K-Means聚类算法在高维数据下的聚类效果,提出一种基于稀疏约束非负矩阵分解的K-Means聚类算法。该算法在最优保持原始数据本质的前提下,通过在非负矩阵分解过程中对基矩阵列向量施加l1与l2范数稀疏约束,首先挖掘嵌入在高维数据中的低维数据结构,实现高维数据的低维表示,然后利用在低维数据聚类中性能良好的K-Means算法对稀疏降维后的数据进行聚类。实验结果表明提出的算法可行,并且在处理高维数据上有效。 相似文献
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矩阵分解因可以实现大规模数据处理而具有十分广泛的应用。非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)是一种在约束矩阵元素为非负的条件下进行的分解方法。利用少量已知样本的标注信息和大量未标注样本,并施加稀疏性约束,构造了一种新的算法——基于稀疏约束的半监督非负矩阵分解算法。推导了其有效的更新算法,并证明了该算法的收敛性。在常见的人脸数据库上进行了验证,实验结果表明CNMFS算法相对于NMF和CNMF等算法具有较好的稀疏性和聚类精度。 相似文献
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针对非负矩阵分解(NMF)相对稀疏或局部化描述原数据时导致的稀疏能力和程度比较弱的问题,提出了L1范数约束正交子空间非负矩阵分解方法.通过将L1范数约束引入到正交子空间非负矩阵分解的目标函数中,提升了分解结果的稀疏性.同时给出累乘迭代规则.在UCI、ORL和Yale三个数据库上进行的实验结果表明,该算法在聚类效果以及稀疏表达方面优于其他算法. 相似文献
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非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)不仅可以很好地描述数据而且分解后的矩阵具有直观的物理意义。为了提高算法的有效性和识别率,提出了一种更为合理的算法——基于图正则化和稀疏约束的增量型非负矩阵分解(Graph Regularized and Incremental Nonnegative Matrix Factorization with Sparseness Constraints,GINMFSC)。该算法既保持了数据的几何结构,又充分利用上一步的分解结果进行增量学习,而且对系数矩阵施加了稀疏性约束,最后将它们整合于单个目标函数中,构造了一个有效的更新算法。在多个数据库上的仿真结果表明,相对于NMF,GNMF,INMF,IGNMF等算法,GINMFSC算法在降低运算时间的同时,还具有更好的聚类精度和稀疏性。 相似文献
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针对鲁棒非负矩阵分解(RNMF)的运算规模随训练样本数量逐渐增多而不断增大的问题,提出一种稀疏限制的增量式鲁棒非负矩阵分解算法。首先,对初始数据进行鲁棒非负矩阵分解;然后,将其分解结果参与到后续迭代运算;最后,在对系数矩阵增加稀疏限制的情况下与增量式学习相结合,使目标函数值在迭代求解时下降地更快。该算法在节省运算时间的同时提高了分解后数据的稀疏度。在数值实验中,将所提算法与鲁棒非负矩阵分解算法、稀疏限制的鲁棒非负矩阵分解(RNMFSC)算法进行了比较。在ORL和YALE人脸数据库上的实验结果表明,所提算法在运算时间和分解后数据的稀疏度等方面均优于其他两个算法,并且还具有较好的聚类效果,尤其在YALE人脸数据库上当聚类类别数为3时该算法的聚类准确率达到了91.67%。 相似文献
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针对传统的非负矩阵分解(NMF)应用于聚类时,没有同时考虑到鲁棒性和稀疏性,导致聚类性能较低的问题,提出了基于核技巧和超图正则的稀疏非负矩阵分解算法(KHGNMF)。首先,在继承核技巧的良好性能的基础上,用L2,1范数改进标准非负矩阵分解中的F范数,并添加超图正则项以尽可能多地保留原始数据间的内在几何结构信息;其次,引入L2,1/2伪范数和L1/2正则项作为稀疏约束合并到NMF模型中;最后,提出新算法并将新算法应用于图像聚类。在6个标准的数据集上进行验证,实验结果表明,相对于非线性正交图正则非负矩阵分解方法,KHGNMF使聚类性能(精度和归一化互信息)成功地提升了39%~54%,有效地改善和提高了算法的稀疏性和鲁棒性,聚类效果更好。 相似文献
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分形图像压缩作为一种基于结构的图像压缩技术,在许多图像处理中得到了应用。但是分形图像压缩的编码阶段非常耗时,且重建图像的质量效果不佳。针对这些问题,提出了一种基于双层非负矩阵分解的分形图像压缩编码算法。在传统的非负矩阵分解理论上,将投影非负矩阵分解与[L3/2]范数约束相结合,可以在较短的时间内提取具有代表性的图像特征。算法采用双层非负矩阵分解提取原始图像的特征,对图像的特征进行[K]均值聚类,根据对应索引得到分类的图像块,在相应类别块里进行正交稀疏分解得到分形码,最后重建图像。实验结果表明,与快速稀疏分形图像压缩理论重建的图像相比,双层非负矩阵分解的分形压缩算法提高了重建图像的质量,同时缩短了编码时间。 相似文献
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针对非负矩阵分解后的数据稀疏性较低,训练样本偏多导致运算规模持续增大的普遍现象,本文提出基于稀疏约束的非负正则矩阵学习算法,本文算法是在样本几何结构信息条件上执行非负矩阵分解操作,并且与学习算法结合,不仅能够有效保持样本局部结构,还能够充分利用前期分解结果参加迭代运算,从而达到降低运算时间目的. 本文实验表明与其他算法比较来说,本文方法在ORL人脸数据库上最多节省时间14.84 s,在COIL20数据集上为136.1 s;而在分解后数据的稀疏性上,本文方法在ORL人脸数据库上的稀疏度提高0.0691,在COIL20数据集上为0.0587. 实验结果表明了算法有效性. 相似文献
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CABOSFV是基于稀疏特征进行高维数据聚类的高效算法,但算法的聚类质量受数据输入顺序的影响。针对此问题,提出考虑数据排序的改进CABOSFV聚类(CABOSFV_CS),通过定义稀疏性指数来描述数据的稀疏特征,并按照稀疏性指数升序对数据进行排序以改进CABOSFV算法的聚类质量。采用UCI基准数据集进行实验,结果表明与传统的CABOSFV算法相比,CABOSFV_CS有效地提高了聚类准确率。 相似文献