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為處理目標(biāo)數(shù)據(jù)集僅有部分成對(duì)約束信息可用的半監(jiān)督聚類場(chǎng)景，基于非負(fù)矩陣分解（NMF）架構(gòu)，通過(guò)學(xué)習(xí)給定成對(duì)約束知識(shí)和運(yùn)用流形正則化理論提岀了流形學(xué)習(xí)與成對(duì)約東聯(lián)合正則化非負(fù)矩陣分解聚類方法（NMF- JRMLPO）。該方法一方面引入圖拉普拉斯以刻畫大量無(wú)標(biāo)記樣本蘊(yùn)含的流形結(jié)構(gòu)信息，另一方面將已知樣本間的must-link或 cannot-link成對(duì)約束規(guī)則融入目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)，在很大程度上提高了所得算法的聚類性能。此外基于l21范數(shù)的損失函數(shù)設(shè)計(jì)也有助于優(yōu)化NMF- JRMLPC的魯棒性。在八個(gè)真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)了所提方法的有效性。
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