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圖規(guī)整的非負矩陣分解：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) 啟發(fā)： 1. 將代表性(X=UV’)和流形特性VLV集成在一個目標函數(shù)里做，確實是沒見過 2. 如果用graph來做的話，還有很多其他的方法來定義L，包括新的W，流形學習發(fā)展這么多年，肯定有可替代的 3. 這篇文章中討論了Euclidean distance作為差異性測度，作者在文章中還 用了 代替 代替 還有，對于x是histogram的情況，還可以用Earth Mover’s Distance，馬上又篇文章就是介紹這個思路的：Nonnegative Matrix Factorization with Earth Mover’s Distance Metric for Image Analysis 4. 吧上面的結合起來，用新的graph，再加上新的distance，也許有新發(fā)現(xiàn)。[ Last edited by jingyanwang on 2011-7-20 at 18:08 ] |
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