非负矩阵分解综述

来源 :2008第四届海峡两岸应用统计学术研讨会 | 被引量 : 0次 | 上传用户：xw511023

【摘要】

：

非负矩阵分解(Non-megative Matrix Factorization，NMF)是近年来矩阵计算领域和数据挖掘领域的一个热点方向,尤其在无监督学习领域取得了成功应用,在本文中,作者对非负矩阵分

【作者】

：

张忠元;

【机构】

：

中央财经大学统计学院

【出处】

：

2008第四届海峡两岸应用统计学术研讨会

【发表日期】

：

2008年期

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非负矩阵分解(Non-megative Matrix Factorization，NMF)是近年来矩阵计算领域和数据挖掘领域的一个热点方向,尤其在无监督学习领域取得了成功应用,在本文中,作者对非负矩阵分解的发展现状进行了系统总结,包括非负矩阵分解基于非线性规划的算法和收敛性证明框架,和其它模型的关系,非负矩阵分解的几个变形及非负矩阵分解的应用.

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