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基本的非負(fù)矩陣分解應(yīng)用于圖像聚類時(shí)，對(duì)異常點(diǎn)的處理不夠魯棒，稀疏性較差。為了提高分解后的矩陣的稀疏性在基本的非負(fù)矩陣分解算法中引入了L，范數(shù)，對(duì)基本的非負(fù)矩陣分解模型進(jìn)行了改進(jìn)，從而實(shí)現(xiàn)稀疏性，提升算法的性能同時(shí)，為了降低各特征之間的關(guān)聯(lián)，強(qiáng)化非負(fù)矩陣分解模型特征的獨(dú)立性，引入了余弦相似度，提出了基于余弦相似度的稀疏非負(fù)矩陣分解算法。該算法在處理高維數(shù)據(jù)和提取特征方面具有顯著優(yōu)勢(shì)，并且可提高算法在圖像聚類中的辨別準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提算法在一系列評(píng)價(jià)指標(biāo)上的效果優(yōu)于傳統(tǒng)的非負(fù)矩陣分解算法。
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