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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>顯示及光電>一種基于預(yù)處理的超圖非負(fù)矩陣分解算法

      一種基于預(yù)處理的超圖非負(fù)矩陣分解算法

      2021-05-18 | pdf | 2.39 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　隨著多媒體技術(shù)的發(fā)展，信息越來(lái)越多的以圖片的形式岀現(xiàn)。如何對(duì)海量的無(wú)標(biāo)簽圖片進(jìn)行聚類，是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的熱點(diǎn)問(wèn)題。而圖像聚類在人臉識(shí)別、手寫數(shù)字識(shí)別等領(lǐng)域也有著重要的作用。由于圖片數(shù)據(jù)通常以非負(fù)矩陣的形式存儲(chǔ)，因此非負(fù)矩陣分解算法（NMF）在圖像聚類領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。但是NMF算法直接在數(shù)據(jù)的原始空間進(jìn)行處理，這就導(dǎo)致NMF算法所得的圖片標(biāo)簽易受到數(shù)據(jù)采集過(guò)程中含有的噪聲等不利因素的影響。為了解決這些問(wèn)題，提出了一種基于預(yù)處理的超圖非負(fù)矩陣分解算法（ Nonnegative Matrix Factorization with Hypergraph Based on Per-treatments， PHGNMF）。PHGNMF算法將預(yù)處理操作和超圖的思想引入到NMF算法。在預(yù)處理的過(guò)程中，使用灰度處理來(lái)去除圖片中不同光線條件所帶來(lái)的影響，采用小波分析來(lái)提取圖片的低時(shí)頻子圖，同時(shí)降低了算法所處理的矩陣維度。采取構(gòu)建超圖的方法來(lái)進(jìn)一步保留對(duì)聚類結(jié)果有重要影響的數(shù)據(jù)局部結(jié)構(gòu)。最后在5個(gè)主流數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)誣了 PHGNMF算法相對(duì)于傳統(tǒng)算法的有效性，結(jié)果顯示聚類精度提升了2%~7%，標(biāo)準(zhǔn)互信息在部分?jǐn)?shù)據(jù)集上提升了2%~5%。

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