Constrained Dual Graph Regularized Orthogonal Nonnegative Matrix Tri-Factorization for Co-Clustering
المؤلفون المشاركون
Li, Hongjun
Ge, Shaodi
Luo, Liuhong
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-17، 17ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-12-26
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
17
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Coclustering approaches for grouping data points and features have recently been receiving extensive attention.
In this paper, we propose a constrained dual graph regularized orthogonal nonnegative matrix trifactorization (CDONMTF) algorithm to solve the coclustering problems.
The new method improves the clustering performance obviously by employing hard constraints to retain the priori label information of samples, establishing two nearest neighbor graphs to encode the geometric structure of data manifold and feature manifold, and combining with biorthogonal constraints as well.
In addition, we have also derived the iterative optimization scheme of CDONMTF and proved its convergence.
Clustering experiments on 5 UCI machine-learning data sets and 7 image benchmark data sets show that the achievement of the proposed algorithm is superior to that of some existing clustering algorithms.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ge, Shaodi& Li, Hongjun& Luo, Liuhong. 2019. Constrained Dual Graph Regularized Orthogonal Nonnegative Matrix Tri-Factorization for Co-Clustering. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1197092
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ge, Shaodi…[et al.]. Constrained Dual Graph Regularized Orthogonal Nonnegative Matrix Tri-Factorization for Co-Clustering. Mathematical Problems in Engineering No. 2019 (2019), pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1197092
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ge, Shaodi& Li, Hongjun& Luo, Liuhong. Constrained Dual Graph Regularized Orthogonal Nonnegative Matrix Tri-Factorization for Co-Clustering. Mathematical Problems in Engineering. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1197092
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1197092
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر