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jingyanwang

木虫 (正式写手)


[资源] 图规整的非负矩阵分解:Graph Regularized Nonnegative Matrix Factorization

Graph Regularized Nonnegative Matrix Factorization for Data Representation
Deng Cai  Xiaofei He  Jiawei Han  Huang, T.S.  
Page(s): 1548 - 1560
Digital Object Identifier : 10.1109/TPAMI.2010.231

Abstract | Full Text: PDF (1443KB)

启发:
1.        将代表性(X=UV’)和流形特性VLV集成在一个目标函数里做,确实是没见过
2.        如果用graph来做的话,还有很多其他的方法来定义L,包括新的W,流形学习发展这么多年,肯定有可替代的
3.        这篇文章中讨论了Euclidean distance作为差异性测度,作者在文章中还
用了
         代替
         代替
还有,对于x是histogram的情况,还可以用Earth Mover’s Distance,马上又篇文章就是介绍这个思路的:Nonnegative Matrix Factorization with Earth Mover’s Distance Metric for Image Analysis
4.        吧上面的结合起来,用新的graph,再加上新的distance,也许有新发现。[ Last edited by jingyanwang on 2011-7-20 at 18:08 ]
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skybird09

金虫 (正式写手)


★★★★★ 五星级,优秀推荐

thanks
3楼2011-07-21 21:09:19
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