La factorización de matriz no negativa con restricción de rango Laplaciano doble ponderado de características dispersas para la agrupación de imágenes
Autores: Ma, Hu; Ma, Ziping; Li, Huirong; Wang, Jingyu
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
La factorización de matriz no negativa con restricción de rango Laplaciano doble ponderado de características dispersas para la agrupación de imágenes
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Factorización de matrices no negativas
Regularizado por grafos
Agrupamiento
Selección de características
Restricción de rango de Laplaciano
Ponderado de características dispersas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 22
Citaciones: Sin citaciones
Como extensión de la factorización de matrices no negativas (NMF), la factorización de matrices no negativas regularizadas por grafos (GNMF) se ha aplicado ampliamente en la minería de datos y el aprendizaje automático, especialmente para tareas como el agrupamiento y la selección de características.
Descripción
Como extensión de la factorización de matrices no negativas (NMF), la factorización de matrices no negativas regularizadas por grafos (GNMF) se ha aplicado ampliamente en la minería de datos y el aprendizaje automático, especialmente para tareas como el agrupamiento y la selección de características.