| 发明名称 | 一种基于非负局部坐标分解的聚类方法 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于非负局部坐标分解的聚类方法，包括：(1)构建样本特征矩阵；(2)迭代输出低维稀疏矩阵；(3)对低维稀疏矩阵聚类分析。本发明通过在NMF过程中引入稀疏编码的理念，对高维样本特征矩阵进行非负局部坐标分解，使分解得到的系数矩阵作为高维样本特征矩阵的低维表示，对该低维矩阵进行聚类分析，可使得聚类分析变得简单而有效；同时本发明降维后的数据具有良好的可解释性，且相对于现有技术的降维方法，能够使得聚类分析的判别能力得到进一步的提高。 | ||
| 申请公布号 | CN102495876A | 申请公布日期 | 2012.06.13 |
| 申请号 | CN201110394686.3 | 申请日期 | 2011.12.02 |
| 申请人 | 浙江大学 | 发明人 | 何晓飞;陈琰 |
| 分类号 | G06F17/30(2006.01)I | 主分类号 | G06F17/30(2006.01)I |
| 代理机构 | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人 | 胡红娟 |
| 主权项 | 一种基于非负局部坐标分解的聚类方法，包括如下步骤：(1)获取样本集合，进而构建样本集合的样本特征矩阵；(2)根据所述的样本特征矩阵，通过非负局部坐标分解迭代算法求解出样本集合的低维稀疏矩阵；(3)对所述的低维稀疏矩阵进行聚类。 | ||
| 地址 | 310027 浙江省杭州市西湖区浙大路38号 | ||