文章摘要:现有的算法往往基于欧氏距离来设计目标函数的，使得其对噪声比较敏感。为了增强算法的鲁棒性，提出了一种新的基于干净数据的流形正则化非负矩阵分解（MRNMF/CD）算法。在MRNMF/CD算法中，把低秩约束、流形正则化和非负矩阵分解技术无缝地融为一体，使得算法性能较为优异。首先，通过加以低秩约束，MRNMF/CD可以从噪声数据中恢复干净数据，并获得数据的全局结构；其次，为了利用数据的局部几何结构信息，MRNMF/CD把流形正则化融入目标函数中。此外，还提出了一种求解MRNMF/CD的迭代算法，并从理论上分析了该求解算法的收敛性。在ORL、Yale和Coil20数据集上的实验表明，MRNMF/CD比现有的k-means、PCA、NMF、GNMF算法具有更好的识别准确性。

文章关键词:低秩约束,非负矩阵分解(NMF),流形正则化,鲁棒性,干净数据,

项目基金:国家自然科学基金项目（61976005）,

论文作者:李华 卢桂馥 余沁茹 

作者单位:安徽工程大学计算机与信息学院 

论文分类号: TP391.41

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