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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。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201811221673.4 | 专利名称: | 基于对偶局部学习的非负矩阵分解聚类方法 |
申请日: | 2018-10-19 | 申请/专利权人 | 江苏理工学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省常州市中吴大道1801号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F17/16搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2023-09-22 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN109614581B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |