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摘要:
非负矩阵分解(NMF)已成为数据分析与处理的一种日益流行的方法.当数据矩阵不完全时,可用加权非负矩阵分解(WNMF)来分解矩阵.但是在WNMF算法中,对于给定的搜索方向,步长的选取一般来说不是最优的.本文研究了不完全非负矩阵分解(INMF)问题,提出了加速算法(AINMF).首先,将INMF问题转化为交替地求解两个非负最小二乘(NNNLS)问题.对于每个NNLS问题,在搜索方向上采用精确的步长.接着,分析了NNLS问题的算法复杂度.最后,试验结果证实了AINMF优于WNMF.
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文献信息
篇名 不完全非负矩阵分解的加速算法
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 非负矩阵分解 不完全非负矩阵分解 数据丢失问题 加权非负矩阵分解 非负最小二乘
年,卷(期) 2011,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 291-295
页数 分类号 TP391
字数 4283字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 焦李成 西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室和智能信息处理研究所 514 14586 52.0 103.0
2 史加荣 西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室和智能信息处理研究所 6 130 5.0 6.0
3 尚凡华 西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室和智能信息处理研究所 2 37 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
非负矩阵分解
不完全非负矩阵分解
数据丢失问题
加权非负矩阵分解
非负最小二乘
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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