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对非负矩阵分解的初始化进行研究,提出针对文本分类的主成分分析(PCA)、有监督PCA(SPCA)和模糊C平均3种初始化方法并进行了实验。多类文本分类的实验结果表明,这些方法有效地解决了初值对结果的影响问题,不同程度地提高了文本分类结果,其中SPCA优于其他2种方法。
NMF初始化研究及其在文本分类中的应用
【摘 要】
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对非负矩阵分解的初始化进行研究,提出针对文本分类的主成分分析(PCA)、有监督PCA(SPCA)和模糊C平均3种初始化方法并进行了实验。多类文本分类的实验结果表明,这些方法有效地解决了初值对结果的影响问题,不同程度地提高了文本分类结果,其中SPCA优于其他2种方法。
【机 构】
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国防科学技术大学理学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2008年16期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60673090）,国家“973”计划基金资助项目（2005cB321800）
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