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為處理目標數(shù)據(jù)集僅有部分成對約束信息可用的半監(jiān)督聚類場景，基于非負矩陣分解（NMF）架構，通過學習給定成對約束知識和運用流形正則化理論提岀了流形學習與成對約東聯(lián)合正則化非負矩陣分解聚類方法（NMF- JRMLPO）。該方法一方面引入圖拉普拉斯以刻畫大量無標記樣本蘊含的流形結構信息，另一方面將已知樣本間的must-link或 cannot-link成對約束規(guī)則融入目標優(yōu)化設計，在很大程度上提高了所得算法的聚類性能。此外基于l21范數(shù)的損失函數(shù)設計也有助于優(yōu)化NMF- JRMLPC的魯棒性。在八個真實數(shù)據(jù)集上的實驗結果證實了所提方法的有效性。
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