基于相关熵和流形正则化的图像聚类

作     者：时照群 刘兆伟 刘惊雷 Shi Zhaoqun;Liu Zhaowei;Liu Jinglei

作者机构：烟台大学计算机与控制工程学院烟台264005 

出 版 物：《南京大学学报（自然科学版）》 (Journal of Nanjing University（Natural Science）)

年 卷 期：2022年第58卷第3期

页      面：469-482页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081203[工学-计算机应用技术] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(62072391,62172351) 山东省自然科学基金(ZR2020MF148)。 

主　　题：非负矩阵分解 相关熵 流形正则化 半二次优化技术 图像聚类 

摘      要：近年来,聚类作为机器学习、数据挖掘等领域的基本问题受到广泛的关注及研究,然而数据中普遍存在的噪声和异常值严重影响聚类结果.提出一个基于相关熵和流形正则化的聚类框架CRNMF(Correntropy and Manifold Regularization Non-Negative Matrix Factorization).首先,采用基于相关熵的非负矩阵分解(Non-Negative Matrix Factorization,NMF)作为损失函数来抑制非高斯噪声和异常值的影响;其次,充分考虑数据的结构信息,采用流形正则化学习数据的局部结构,并通过l2,1-范数对非负矩阵进行稀疏约束;最后,利用半二次优化技术(Half-Quadratic Optimization Technique,HQ)进行优化,并分析了收敛性和计算复杂度.在五个图像数据集上进行测试,实验结果表明,提出的框架在图像聚类任务中具有较好的有效性和鲁棒性.