BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-12-05T00:00:00Z

可学习相似性与不相似性引导的对称非负矩阵分解

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内容提要

本研究提出了一种改进的对称非负矩阵分解方法，通过引入可学习权重的加权$k$-NN图和双重结构的不相似性矩阵，显著提升了相似性矩阵的区分能力。实验结果表明，该模型在八个数据集上优于九种先进聚类方法，展现出良好的应用潜力。

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标签

不相似性矩阵 加权k-NN图 对称非负矩阵分解 相似性矩阵 聚类方法