发明专利已授权

基于对偶局部学习的非负矩阵分解聚类方法

Name: 基于对偶局部学习的非负矩阵分解聚类方法
Brand: 江苏理工学院
SKU: 2018112216734
Availability: InStock

📄 申请号：CN201811221673.4 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2018-10-19

公开号

CN109614581B

公开日

2023-09-22

申请人

江苏理工学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F17_16

IPC 分类号

G06F17_16 , G06F18_23 ,

技术画像

所属领域

非负矩阵分解非负矩阵分解聚类分析机器学习

应用场景

大数据分析, 文本挖掘, 图像处理, 推荐系统, 社交网络分析

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摘要

本发明提供了一种基于对偶局部学习的非负矩阵分解聚类方法，包括：S10根据待聚类图像选定待分类的数据矩阵V、簇类号a1和a2；S20根据数据矩阵V构建目标函数O；S30根据目标函数O，使用迭代的方法，输出类结果；S40根据类结果对待聚类图像进行聚类。该聚类方法结合了双结构学习，将协同聚类问题转化为具有正交约束的非负矩阵分解问题，简化了问题的复杂度，更具有代表性和普适性，其复杂度低，大大加快了聚类过程中的运行的速度，提高了聚类效率。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN109614581B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于复四元数小波的图像降噪方法

当前第 / 件

一种基于小波变换低频直方图受限的对比度图像增强方法

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：24 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

✓ 企业认证✓ 手机绑定历史成交 2657件好评率 98.5%

📊 出价记录 (3条)

王**¥-10万

李** 企业¥-8万

陈**¥-3万

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