基于多流形正则化非负矩阵分解的多视图聚类-软件工程专业毕业论文

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1、优秀毕业论文硕士学位论文基于多流形正则化非负矩阵分解的多视图聚类Multi—ViewClusteringViaMulti—Manif．oldRegularizedNonnegatiVeMatrixFactorization学21217038完成日期：2015／03／25大连理工大学DalianUIliversit)，ofTechnolog)r精品参考文献资料优秀毕业论文万方数据精品参考文献资料优秀毕业论文大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用内容和

2、致谢的地方外，本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果，也不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。学位论文题目：基王垒速丝垂则丝韭鱼缝睦佥簋鲍垒塑图塞娄作者签名：——墨争二莲二——一日期：．二匝年j二二日精品参考文献资料优秀毕业论文万方数据精品参考文献资料优秀毕业论文大连理工大学硕士学位论文摘要聚类的目的是根据数据点的相似性将一个数据集分割成组，在机器学习和数据挖掘中是一个基本主题。很多现实世界数据集是由不同视图组成的，不

3、同的视图通常提供兼容和互补信息。因此，结合多视图的信息来获得更好的聚类性能比仅依赖单个视图更加自然。在过去的10年中多视图聚类已经成为热门话题，并且很多算法被提出。多视图聚类结合多个试图中的相互补充的信息来得到更好的聚类表现，而不是只依赖单个视图。基于非负矩阵分解(Ⅻ心)的多视图聚类在众多不同的多视图聚类算法中显示出它们的竞争力。但是纯粹的非负矩阵分解并不能保护数据空间的局部几何结构。在这篇文章中我们提出了一种多流形规范非负矩阵分解框架(^心椰伍)，它能保护流形的局部几何结构。直观上，对于多视图聚类，每～个视图都可以看做一个流形，那么数据集固有

4、的流形自然就可以看做多个流形的混合物。假设数据集固有的流形镶嵌在所有视图的凸包中，我们框架的主要思想是寻找一个这样的本质流形和一个本质的(一致的)系数矩阵，然后用一个多流形正规因子合并它们以达到保护多视图数据空间的局部几何结构。也就是说MM№伍认为数据集固有的本质流形镶嵌在所有视图的凸包中，并且将这样一个固有的流形与一个固有的(一致的)系数矩阵相结合，并用一个多流形正则项来保护多视图数据空间的局部几何结构。我们利用线性结合来构造这个固有的流形，并提出两种寻找固有系数矩阵的策略，从而得到M^肿伍框架的两种实例化。实验结果显示我们提出的算法比其他现

5、有的基于Ⅻ岍算法更有效。另外我们还添加了判别信息和流形正规化判别信息来进一步提升我们提出算法的准确率。关键词：多视图聚类；NMF；多流形精品参考文献资料优秀毕业论文万方数据精品参考文献资料优秀毕业论文Multi—ViewClusteringViaNmlti—ManifoldRegularized№nnegativeMatrixFactorizationAbstractCluste血舀wllichaimstopanitionadat嬲etintogroupsaccordillgtodatapoints’silnil撕ties，isa如Ildame

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