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概念分解（CF）算法是一種有效的圖像表示算法，目前已經(jīng)廣泛應用于維數(shù)約簡、特征提取、數(shù)據(jù)挖掘等機器學習領(lǐng)堿中。然而，傳統(tǒng)CF算法不能利用有效的標簽信息，也不能學習數(shù)據(jù)的稀疏表示。為此，將局部坐標約束和數(shù)據(jù)有限的標簽信息融入到CF模型中，提出了一種帶有局部坐標約束的半監(jiān)督的概念分解（SLCF）算法。SICF算法利用局部坐標約束學習數(shù)據(jù)的稀疏性，數(shù)據(jù)標簽約束矩陣能夠保證同類標簽的數(shù)據(jù)映射到低維空間中擁有相同的標簽，從而提高了不同類間數(shù)據(jù)的識別能力。利用交替迭代更新方法對SLCF算法的模型進行求解，證明了算法的收斂性。在COI20、 Yale b以及 MNIST數(shù)據(jù)庫上的數(shù)值實驗表明提出的SICF算法是有效的，其聚類性能優(yōu)于其他比較的算法。
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