基于最大熵与相关性分析的非负矩阵分解

摘要： 为解决传统非负矩阵分解不考虑潜在因子的相关性与分布特征等缺点，提出一种基于最大熵与相关性分析的非负矩阵分解方法。利用最大熵原理描述非负矩阵分解中的潜在因子分布，以捕捉语义质量的潜在因子特性，并提出一种基于相似性的方法来度量差异性。将自适应加权策略引入因子间的相互关系，使得每个潜在因子能够无监督地获得自适应权重，并对自适应加权的潜在因子进行非线性变换。在多个数据集上的实验结果表明...