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一種稀疏約束圖正則非負矩陣分解的增量學習算法

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　　針對非負矩陣分解后數(shù)據(jù)的稀疏性降低、訓練樣本增多導致運算規(guī)模不斷增大的現(xiàn)象，提出了一種稀疏約束圖正則非負矩陣分解的增量學習算法。該方法不僅考慮數(shù)據(jù)的幾何信息，而且對系數(shù)矩陣進行稀疏約束，并將它們與增量學習相結(jié)合。算法在稀疏約束和圖正則化的條件下利用上一步的分解結(jié)果參與迭代運算，在節(jié)省大量運算時間的同時提高了分解后數(shù)據(jù)的稀疏性。在ORL和PIE人臉數(shù)據(jù)庫上的實驗結(jié)果表明了該算法的有效性。

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