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1、非負(fù)矩陣分解是一種流行的數(shù)據(jù)表示方法，已廣泛應(yīng)用于圖像處理和模式識別問題.但是非負(fù)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(xué)習(xí)方法只考慮了圖像的成對信息，并且對計(jì)算相似度時(shí)的參數(shù)選擇十分敏感.超圖學(xué)習(xí)方法可以有效地解決這些問題.超圖利用超邊將多個頂點(diǎn)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(xué)習(xí)方法都是無判別的學(xué)習(xí)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(fù)矩陣分解方法的新模型，利用交替方向法
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