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Pattern Analysis and Applications

Erschienen in:

27.06.2019 | Industrial and commercial application

Manifold ranking graph regularization non-negative matrix factorization with global and local structures

verfasst von: Xiangli Li, Jianglan Yu, Xiaoliang Dong, Pengfei Zhao

Erschienen in: Pattern Analysis and Applications | Ausgabe 2/2020

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Abstract

Non-negative matrix factorization (NMF) is a recently popularized technique for learning parts-based, linear representations of non-negative data. Although the decomposition rate of NMF is very fast, it still suffers from the following deficiency: It only revealed the local geometry structure; global geometric information of data set is ignored. This paper proposes a manifold ranking graph regularization non-negative matrix factorization with local and global geometric structure (MRLGNMF) to overcome the above deficiency. In particular, MRLGNMF induces manifold ranking to the non-negative matrix factorization with Sinkhorn distance. Numerical results show that the new algorithm is superior to the existing algorithm.

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Titel: Manifold ranking graph regularization non-negative matrix factorization with global and local structures
verfasst von: Xiangli Li
Jianglan Yu
Xiaoliang Dong
Pengfei Zhao
Publikationsdatum: 27.06.2019
Verlag: Springer London
Erschienen in: Pattern Analysis and Applications / Ausgabe 2/2020
Print ISSN: 1433-7541
Elektronische ISSN: 1433-755X
DOI: https://doi.org/10.1007/s10044-019-00832-0

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Abstract

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