基于非负矩阵分解的分类算法研究

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2、程１１学号：３４７００４指导教师：王註完成日期：２０１６年０３月２０日乂連巧义乂＃ＤａｌｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ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致谢的地方外，本论文不包含其他个人或集体己经发表的巧究成果，化不包含其他臣申请一学位或其他用途使用过的成果。与我同工作的同志对本研究所做的贾献均己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

3、承担相关法律责任。：基于非负矩阵分解的分类算法研究学位论文题目＊作者签名：寺夺瓜日期：＾／谷年口谷月口ｉ日大连理工大学专业学位硕±学位论文摘要分类算法是人工智能和机器学习领域的主要研究方向，也是数据挖掘技术中的重要一方法，，，。分类指的是根据样本点的特征与类别标签构造个有效的分类器并实现对一无标签数据的类别标记种新型的局部特征选挿方法，己经成功地应。非负矩阵分解是用于文本挖掘、图像识别及语音识别等领域。它通过交替最小化方法，将原始数据矩阵分解为两个矩阵乘积的形式，并要求所有矩阵都满足非负约束。非负

4、矩阵分解将高维数据有效地映射到低维空间，，，实现了数据压缩和降维提高了算法的效率并增强了数据的可解释性。一本文提出了种基于非负矩阵分解的分类算法框架，并在此算法的基础上，将其应用领域扩展到半监督分类算法与特征选择算法中。基于非负矩阵分解的分类算法主要思想是通过原始数据矩阵与标签矩阵，利用非负矩阵分解的框架，构造特征与标签的概率矩阵，然后根据概率矩阵确定分类算法的分类器。本文具体介绍了四种基于非负矩阵分解的分类算法，分别是朴素ＮＭＦ分类算法、改进的ＮＭＦ分类算法、朴素ＮＭＦ的半监督分类算法Ｗ及约束ＮＭＦ的半监督分类

5、算法，并对多种类型的ＮＭＦ在分类中的应用做了分析与拓展。最后，论文在多个基准数据集上对比了基于非负矩阵分解的分类算法与经典分类算法，实验结果表明基于非负矩阵分解的分类算法效果优于或者接近经典算法，在算法效率方面尤为突出。并且，基于非负矩阵分解的分类算法适用于多种不同类型的数据集，可Ｗ用于解决高维稀疏数据的分类问题。关键词：非负炬阵分解分类算法；半监督分类；－－Ｉ基于非负矩阵分解的分类算法研究民ｅｅａｒｃｈｎＮｏｎ－ｓｏＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎＡｌｏｒｉｔｈｍｓｖｉａｎｅａｔｉｖｅｇｇＭａ

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