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非负矩阵分解综述

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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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来源
《2008第四届海峡两岸应用统计学术研讨会》|2008年|241-249|共9页
会议地点北京
作者
张忠元;
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作者单位

首都经贸大学;

中央财经大学;

西南财经大学;

淡江大学;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类非线性规划;线性代数的计算方法;
关键词
非负矩阵分解; 矩阵计算; 数据挖掘; 无监督学习; 非线性规划;

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