資料介紹
隨著多媒體技術(shù)的發(fā)展,信息越來越多的以圖片的形式岀現(xiàn)。如何對海量的無標(biāo)簽圖片進(jìn)行聚類,是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題。而圖像聚類在人臉識別、手寫數(shù)字識別等領(lǐng)域也有著重要的作用。由于圖片數(shù)據(jù)通常以非負(fù)矩陣的形式存儲,因此非負(fù)矩陣分解算法(NMF)在圖像聚類領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。但是NMF算法直接在數(shù)據(jù)的原始空間進(jìn)行處理,這就導(dǎo)致NMF算法所得的圖片標(biāo)簽易受到數(shù)據(jù)采集過程中含有的噪聲等不利因素的影響。為了解決這些問題,提出了一種基于預(yù)處理的超圖非負(fù)矩陣分解算法( Nonnegative Matrix Factorization with Hypergraph Based on Per-treatments, PHGNMF)。PHGNMF算法將預(yù)處理操作和超圖的思想引入到NMF算法。在預(yù)處理的過程中,使用灰度處理來去除圖片中不同光線條件所帶來的影響,采用小波分析來提取圖片的低時頻子圖,同時降低了算法所處理的矩陣維度。采取構(gòu)建超圖的方法來進(jìn)一步保留對聚類結(jié)果有重要影響的數(shù)據(jù)局部結(jié)構(gòu)。最后在5個主流數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)誣了 PHGNMF算法相對于傳統(tǒng)算法的有效性,結(jié)果顯示聚類精度提升了2%~7%,標(biāo)準(zhǔn)互信息在部分?jǐn)?shù)據(jù)集上提升了2%~5%。
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