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上传时间: 2021-03-02
详细说明：非负矩阵分解（NMF）是一种非常流行的无监督或半监督学习方法，可用于各种应用程序，包括数据聚类，图像处理和文档的语义分析。 这项研究的重点是对称NMF（SNMF），这是NMF的特例，可用于网络分析。 尽管在文献中存在几种用于SNMF的算法，但是它们的收敛和初始化尚未得到很好的解决。 在本文中，我们首先讨论了现有的SNMF算法的收敛性和初始化性。 然后，我们提出了SNMF的收敛算法（称为CASNMF），该算法可最小化对称矩阵与其SNMF的近似之间的欧几里得距离。 基于优化原理和局部辅助函数方法，证明了我们提出的CASNMF不仅收敛到一个平稳点，而且可以应用于更广泛的SNMF问题。 另外，CASNMF不需要初始值不为零。 为了验证我们的理论结果，通过将我们提出的CASNMF与其他现有方法进行比较，对三个数据集进行了实验。
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