分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-01-28 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 在保持非负矩阵分解(NMF)可解释性的同时,提高潜在特征的语义独立性是一个开放的研究问题。为了防止特征的共适应性,提出利用余弦相似度来减少潜在特征之间的相关性,从而提高NMF的独立特征学习能力。此外,为了使得分解后的矩阵具有较好的稀疏性,提出在传统NMF模型中引入L_{2,1/2}稀疏约束,增强了算法的局部学习能力和稳健性。因此,潜在特征中的语义信息更加明显,潜在空间的表示更具有判别性。在fetch_20newsgroups数据集上对文档聚类的实验结果表明,提出的INMF算法在一系列评价指标上效果都优于传统的NMF、SNMF等算法模型。