非負矩陣分解與K-means聚類

1. 對稱非負矩陣分解(Symmetric NMF)與Kernel K-means聚類 1.1 Kernel K-means聚類 假設數據的形式爲一個m×n的矩陣X，n表示樣本的個數，m表示一個樣本的特徵維度：函數 聚成K個類，其中每一個類的中心表示爲：3d K-means的目標函數爲最小化如下平方偏差和：blog                                         

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