基于非负矩阵分解的特征向量抽取方法特点研究

• 作者: 郭勇 鲍丽春
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 特征抽取 非负矩阵分解 特征向量
• 年，卷（期）: 2007,（17）
• 所属期刊栏目: 数据库与信息处理
• 页码范围: 154-156,159
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4282字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.17.048

摘要

非负矩阵分解算法可以作为一种新型的特征抽取方法.将非负矩阵分解算法和现有的其它三种现有的特征抽取算法进行详细比较:奇异值分解方法和非负矩阵分解方法本质上是不同的两种特征抽取方法,非负特性使得由非负矩阵分解比奇异值分解方法更接近人们的认知习惯.基于聚类的特征提取方法是一种简化了的非负矩阵分解算法:基于概率的特征提取方法等价于非负矩阵分解在特定约束条件下的变体.通过比较充分体现了非负矩阵分解算法的非负性和局部性特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	鲍丽春		4	16	3.0	4.0
2	郭勇	国防科技大学信息系统与管理学院	7	40	3.0	6.0