圖形正則化稀疏 L2,1 半非負矩陣分解的數據降維方法

本文提出了一種新的基於 L2,1 範數的半非負矩陣分解 (SNF) 算法，用於處理帶有雜訊的混合符號數據，並通過圖形正則化保留數據的局部幾何結構，實驗證明該算法在存在高斯雜訊的情況下優於傳統的 SNF 算法。