自动加权多图正则化L_(p)光滑非负矩阵分解算法

针对多图正则化非负矩阵分解忽略了因子矩阵的光滑性以及图正则项参数选取困难的问题,建立了自动加权多图正则化L_(p)光滑非负矩阵分解(AMGSNMF)模型。该模型根据数据之间的几何结构自动地选取图正则项权重,且通过增加因子矩阵的光滑约束提升解的准确性。使用乘性更新的方法得到所建模型的算法——自动加权多图正则化L_(p)光滑非负矩阵分解算法(AMGSNMF)。将AMGSNMF算法应用于数据聚类,在数据集COIL20和ORL上的实验表明,AMGSNMF算法比四类经典的非负矩阵分解算法聚类精确度提升了0.4%~11.44%,归一化互信息提升了0.53%~3.86%。