南京航空航天大学学报

作者：徐晓华，方威，何萍，仁祥，姜玉麟，葛方毅

单位：扬州大学信息工程学院， 扬州 225000；,扬州大学信息工程学院， 扬州 225000；,扬州大学信息工程学院， 扬州 225000；,扬州大学信息工程学院， 扬州 225000；,扬州大学信息工程学院， 扬州 225000；,扬州大学信息工程学院， 扬州 225000；

关键词：非负矩阵分解;降维;密度峰值;图正则;聚类分析

基金：国家自然科学基金（61402395）资助项目；江苏省自然科学基金（BK20201430，BK20151314，BK20140492）资助项目。

非负矩阵分解模型是一种常见的数据降维方法。在现有非负矩阵分解算法用于聚类的研究中，每个类别一般仅由一个或者指定多个中心点表示，然而这种表示方式往往无法准确描述其类别的特征和结构，从而影响聚类效果。为了解决这个问题，本文提出了峰值点非负矩阵分解算法。该算法首先为数据集找到多个密度峰值点，并构建密度峰值点和样本点的二部图，然后利用二部图完成聚类。此外该算法引入流形图正则化项来充分利用数据间的流形结构信息，并给出了算法的迭代更新规则。在大量真实数据集上的实验结果表明，该方法可以更加有效地利用数据本身的结构信息，从而提高聚类效果。

来源：2021年第5期

《南京航空航天大学学报》期刊编辑部

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