| 峰值点非负矩阵分解聚类算法 |
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| 引用本文： | 徐晓华,方威,何萍,仁祥,姜玉麟,葛方毅. 峰值点非负矩阵分解聚类算法[J]. 南京航空航天大学学报, 2021, 53(5): 772-779 |
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| 作者姓名： | 徐晓华 方威 何萍 仁祥 姜玉麟 葛方毅 |
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| 作者单位： | 扬州大学信息工程学院,扬州 225000 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（61402395）资助项目；江苏省自然科学基金（BK20201430，BK20151314，BK20140492）资助项目。 |
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| 摘 要： | 非负矩阵分解模型是一种常见的数据降维方法。在现有非负矩阵分解算法用于聚类的研究中，每个类别一般仅由一个或者指定多个中心点表示，然而这种表示方式往往无法准确描述其类别的特征和结构，从而影响聚类效果。为了解决这个问题，本文提出了峰值点非负矩阵分解算法。该算法首先为数据集找到多个密度峰值点，并构建密度峰值点和样本点的二部图，然后利用二部图完成聚类。此外该算法引入流形图正则化项来充分利用数据间的流形结构信息，并给出了算法的迭代更新规则。在大量真实数据集上的实验结果表明，该方法可以更加有效地利用数据本身的结构信息，从而提高聚类效果。
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| 关 键 词： | 非负矩阵分解 降维 密度峰值 图正则 聚类分析 |
| 收稿时间： | 2020-09-25 |
| 修稿时间： | 2020-11-09 |
Clustering Algorithm for Peaks Non-negative Matrix Factorization |
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| XU Xiaohu,FANG Wei,HE Ping,REN Xiang,JIANG Yulin,GE Fangyi. Clustering Algorithm for Peaks Non-negative Matrix Factorization[J]. Journal of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics, 2021, 53(5): 772-779 |
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| Authors: | XU Xiaohu FANG Wei HE Ping REN Xiang JIANG Yulin GE Fangyi |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | non-negative matrix factorization dimensionality reduction density peaks graph regularization clustering analysis |
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