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采用余弦相似度的习俗非负矩阵分解算法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.97 MB | 2021-05-08

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　　基本的非负矩阵分解应用于图像聚类时，对异常点的处理不够鲁棒，稀疏性较差。为了提高分解后的矩阵的稀疏性在基本的非负矩阵分解算法中引入了L，范数，对基本的非负矩阵分解模型进行了改进，从而实现稀疏性，提升算法的性能同时，为了降低各特征之间的关联，强化非负矩阵分解模型特征的独立性，引入了余弦相似度，提出了基于余弦相似度的稀疏非负矩阵分解算法。该算法在处理高维数据和提取特征方面具有显著优势，并且可提高算法在图像聚类中的辨别准确性。实验结果表明，所提算法在一系列评价指标上的效果优于传统的非负矩阵分解算法。

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