minγp2*Tr(GT*Sγ)表示什么
时间: 2023-09-10 18:07:26 浏览: 33
minγp2*Tr(GT*Sγ)表示将多个视图的相似度矩阵组合起来进行聚类,并且需要优化的是图组合权重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。
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。
相关问题
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。