基于稀疏正交的双图非负矩阵分解的图像聚类方法

摘要

本发明提出一种基于稀疏正交的双图非负矩阵分解的图像聚类方法，用于解决现有方法中存在的图像聚类准确度低和速度慢的技术问题。实现步骤为：输入图像数据；计算数据空间相似度矩阵和特征空间相似度矩阵；计算数据空间相似度对角矩阵和特征空间相似度对角矩阵；获取标签约束矩阵；定义并初始化三个稀疏正交的双图非负矩阵分解因子矩阵；设置迭代次数；获取三个稀疏正交的双图非负矩阵分解因子矩阵的更新公式和标签约束矩阵更新公式；定义系数对角矩阵更新公式；对三个稀疏正交的双图非负矩阵分解因子矩阵、标签约束矩阵和系数对角矩阵进行更新；定义并计算低维数据表示矩阵；图像聚类并输出。本发明可用于文本、图像聚类和人脸识别等实际应用。