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