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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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1楼 2011-07-20 08:36:01
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fengyulu

新虫 (初入文坛)

★★★★★ 五星级,优秀推荐

刚刚接触，看到有人总结的知识，十分高兴，谢谢分享，，
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15楼2014-03-20 21:44:32
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yuanmd4楼
2011-08-26 20:37   回复  
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pc9165楼
2011-12-03 23:09   回复  
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QiBJ6楼
2011-12-07 11:42   回复  
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qin_hanlin7楼
2013-04-16 15:05   回复  
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math20008楼
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math20009楼
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iceweb10楼
2013-05-27 21:27   回复  
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peterfrog11楼
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qualitify13楼
2013-08-01 15:50   回复  
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fzujcr14楼
2014-02-25 23:25   回复  
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