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基于分割Bregman方法的非负稀疏图构建算法
1
作者
沈泽凡
徐林莉
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2015年第2期181-186,共6页
在基于图的机器学习算法中,构造一个能较好反映数据内在结构信息的图尤为重要.文中提出一种基于分割Bregman方法的非负稀疏图构建算法.该算法通过使用分割Bregman方法求解稀疏表示优化问题的一个等价形式,以此得到一个能将每个数据样本...
在基于图的机器学习算法中,构造一个能较好反映数据内在结构信息的图尤为重要.文中提出一种基于分割Bregman方法的非负稀疏图构建算法.该算法通过使用分割Bregman方法求解稀疏表示优化问题的一个等价形式,以此得到一个能将每个数据样本表示成其他样本的非负线性组合的图的边权矩阵.算法构建的稀疏图能较好描述数据之间存在的线性关系.在半监督学习的框架下进行测试的实验表明,文中算法能较好反映数据内部潜在的结构信息.
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关键词
非负稀疏图
分割Bregman方法
半监督学习
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职称材料
题名
基于分割Bregman方法的非负稀疏图构建算法
1
作者
沈泽凡
徐林莉
机构
中国科学技术大学计算机科学与技术学院
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2015年第2期181-186,共6页
基金
国家自然科学基金项目(No.61375060)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(No.WK0110000036)资助
文摘
在基于图的机器学习算法中,构造一个能较好反映数据内在结构信息的图尤为重要.文中提出一种基于分割Bregman方法的非负稀疏图构建算法.该算法通过使用分割Bregman方法求解稀疏表示优化问题的一个等价形式,以此得到一个能将每个数据样本表示成其他样本的非负线性组合的图的边权矩阵.算法构建的稀疏图能较好描述数据之间存在的线性关系.在半监督学习的框架下进行测试的实验表明,文中算法能较好反映数据内部潜在的结构信息.
关键词
非负稀疏图
分割Bregman方法
半监督学习
Keywords
Non-negative and Sparse Graph
Split Bregman Method
Semi-supervised Learning
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于分割Bregman方法的非负稀疏图构建算法
沈泽凡
徐林莉
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2015
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