【摘 要】
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多维数据解析方法越来越引起人们的重视,非负矩阵因子分解算法已较广泛地用于图像分析.基于PARAFAC模型,将非负矩阵因子分解算法拓展为三维非负矩阵因子分解算法(tjree dimen
【机 构】
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青岛科技大学化学与分子工程学院,济宁学院化学系,同济大学化学系
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多维数据解析方法越来越引起人们的重视,非负矩阵因子分解算法已较广泛地用于图像分析.基于PARAFAC模型,将非负矩阵因子分解算法拓展为三维非负矩阵因子分解算法(tjree dimension non-negative matrix factorization,NMF3).其原理简明,算法易于执行.与基于向量计算的其他三维化学计量学算法不同,NMF3基于矩阵计算单个元素,所以不必将三维数据平铺处理,就可直接解析,为三维数据解析研究提供了一种全新的思路和方法.应用NMF3解析模拟三维数据和代谢组学数据,结果令人满意.
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