minγp2*Tr(GT*Sγ)表示什么

时间: 2023-09-10 11:07:26 浏览: 41
minγp2*Tr(GT*Sγ)是一个目标函数,用于优化多视图聚类中的图组合权重γp。 其中,G是一个N*N的相似度矩阵,描述了多个视图中数据点之间的相似度;S是一个K*K的对称矩阵,用于描述不同视图之间的相似度;γ是一个K*1的归一化权重向量,用于描述每个视图对最终聚类结果的贡献程度。 Tr表示矩阵的迹运算,即矩阵对角线上元素之和。因此,minγp2*Tr(GT*Sγ)的意义是通过将相似度矩阵G的转置矩阵GT与对称矩阵S和γ权重向量相乘,得到一个新的相似度矩阵,然后对新的相似度矩阵进行聚类,从而得到最佳的图组合。而minγp2则是对γp进行正则化,避免过拟合。 注意,这里的GT*Sγ与原来的GTSγ是不同的,因为它们的运算顺序不同,所以它们得到的新的相似度矩阵也可能不同。因此,这个目标函数可能会得到不同的最佳图组合权重γp,具体的结果需要根据具体的数据和算法来确定。
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minγp2×Tr(GT×Sγ)表示什么

minγp2×Tr(GT×Sγ)是一个目标函数,用于多视图聚类中的图组合权重γp的优化。 其中,G是一个N×N的相似度矩阵,描述了多个视图中数据点之间的相似度;S是一个K×K的对称矩阵,用于描述不同视图之间的相似度;γ是一个K×1的归一化权重向量,用于描述每个视图对最终聚类结果的贡献程度。 minγp2表示对γp进行正则化,避免过拟合;Tr表示矩阵的迹运算,即矩阵对角线上元素之和。而GT×Sγ表示将相似度矩阵G的转置矩阵GT与对称矩阵S和γ权重向量相乘,得到一个新的相似度矩阵。 优化这个目标函数的过程就是寻找最佳的图组合权重γp,使得相似度矩阵最优化后的聚类结果更加准确。通过优化该目标函数,可以得到最佳的γp权重向量,从而实现多视图聚类的目的。 需要注意的是,该目标函数与minγp2×Tr(GTSγ)的不同之处在于,矩阵相乘的顺序不同,因此得到的新的相似度矩阵也可能不同,具体的结果需要根据具体的数据和算法来确定。

ansysAPD命令*get,nmin,node,,num,min什么意思

这是ANSYS中的一个APDL命令,用于获取指定节点的最小值。具体含义如下: - `nmin`:表示获取最小值。 - `node`:表示指定节点。 - `,`:用于分隔不同参数。 - `num`:表示节点号。 - `,`:用于分隔不同参数。 - `min`:表示获取最小值。 因此,命令*get,nmin,node,,num,min的含义是获取节点号为num的节点的最小值。

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