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1、非負矩陣分解是一種流行的數(shù)據(jù)表示方法,已廣泛應用于圖像處理和模式識別問題.但是非負矩陣分解忽略了數(shù)據(jù)的幾何結(jié)構(gòu).而現(xiàn)有的基于簡單圖的學習方法只考慮了圖像的成對信息,并且對計算相似度時的參數(shù)選擇十分敏感.超圖學習方法可以有效地解決這些問題.超圖利用超邊將多個頂點相連接用以表示了圖像的高維結(jié)構(gòu)信息.然而,現(xiàn)有的大部分超圖學習方法都是無判別的學習方法.為了提高識別效果,本文提出了基于具有判別信息的超圖和非負矩陣分解方法的新模型,利用交替方向法
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