Encoder-Decoder nonnegative matrix factorization with β-divergence for data clustering

2025-07-28

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AI

DOI：10.1016/j.patcog.2025.112211

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摘要

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• 提出了基于图正则化的β-散度编码器-解码器非负矩阵分解方法。 • 自表示β-散度模型优化了分解过程。 • 提出了一种统一的优化方法求解目标函数。 • 实验表明该方法在聚类多种类型数据时具有有效性。

Keyword:

β-divergence

Encoder-Decoder NMF

Graph regularization

Self-representation

Clustering