基于对偶图正则化的多层概念分解算法

张显; 叶军

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基于对偶图正则化的多层概念分解算法

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为了进一步挖掘数据间的隐藏信息,在多层概念分解算法的框架下,考虑每一层分解下的数据流形和特征流形,提出了一种基于对偶图正则化的多层概念分解算法.该算法通过对数据的逐层分解,以分层的方式学习,并在每一层分解数据中构建数据空间和特征属性空间的拉普拉斯图,用于反映数据流形和特征流形的多元几何结构信息,从而能够更好地从复杂数据中提取出更有效的特征.采用交替迭代的方法求解算法的目标函数并证明了算法的收敛性.通过在三个真实数据库(TDT2、PIE、COIL20)上的实验表明,该方法在数据的聚类表示效果方面优于其他方法.

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来源
《计算机应用研究》 |2019年第2期|636-640|共5页
作者
张显; 叶军;
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作者单位

南京邮电大学理学院,南京210023;

南京邮电大学理学院,南京210023;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;算法理论;
关键词
概念分解; 多层分解; 对偶回归; 流形学习; 聚类;

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