论文研究 利用正则化矩阵分解技术的多视图聚类方法.pdf

为了解决具有多种特征属性的多媒体数据（多视图数据）挖掘问题，在非负矩阵分解（NMF）算法的基础上，提出了一种多视图正则化矩阵分解算法（MRMF），该算法使用了多元非负矩阵分解技术，同时使用[L2,1]范数描述矩阵分解的损失函数，并采用多视图流形正则化对矩阵分解进行正则化约束。与现有的一些数据聚类或多视图聚类算法相比，提出的MRMF算法不易受到原始数据中噪声的影响，而且能够充分考虑到不同视图在聚类中所具有不同权重的问题，能够对多视图数据进行较为准确的聚类。MRMF算法的有效性在一些经典的公开数据集上进行了验证，并取得了较好的聚类精度。