基于局部相似性學(xué)習(xí)的魯棒非負(fù)矩陣分解
數(shù)據(jù)采集與處理
頁(yè)數(shù): 17 2023-09-15
摘要: 現(xiàn)有的非負(fù)矩陣分解方法往往聚焦于數(shù)據(jù)全局結(jié)構(gòu)信息的學(xué)習(xí),在很多情況下忽略了對(duì)數(shù)據(jù)局部信息的學(xué)習(xí),而局部學(xué)習(xí)的方法也通常局限于流行學(xué)習(xí),存在一些缺陷。為解決這一問題,提出了一種基于數(shù)據(jù)局部相似性學(xué)習(xí)的魯棒非負(fù)矩陣分解算法(Robust nonnegative matrix factorization with local similarity learning,RLS-NMF)。...