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non-negative matrix factorization

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非负矩阵分解（NMF）

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Non-negative matrix factorization (NMF), also non-negative matrix approximation is a group of algorithms in multivariate analysis and linear algebra where a matrix V is factorized into (usually) two matrices W and H, with the property that all three matrices have no negative elements. This non-negativity makes the resulting matrices easier to inspect.

网络释义

非负矩阵分解

非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization，NMF)是一种高级的盲信号处理方法。在非负性的约束下，使用NMF算法对复杂数据进行降维、特征提取、信息融合等处理可以得到较为满意...

非负矩阵因子分解

非负矩阵因子分解(non-negative matrix factorization,NMF)是对非负数据处理的一种多元统计分析方法。

非负矩阵分解法

2.3.2.2 NMF 提取人脸子空间特征 NMF,非负矩阵分解法（Non-negative Matrix Factorization）和K-L 变换等其他矩阵分解方法有所不同，主要在于它在分解过程中所受的约束不同，因此它能克服其他分解方法的一些弊端，比如在...

非负矩阵分解算法

非负矩阵分解算法（Non-negative Matrix Factorization，NMF）是一种新的子空间方法。该方法在矩阵中所有元素均为非负数约束的条件之下进行矩阵分解，重建图像是由基...

常用短语

Sparse Non-negative Matrix Factorization稀疏性非负矩阵分解；非负矩阵分解
Orthogonal non-negative matrix factorization正交非负矩阵分解
Local Non-negative Matrix Factorization局部非负矩阵分解
diagonal-non-negative matrix factorization对角非负矩阵分解
constrained non-negative matrix factorization受限非负矩阵分解
three dimension non-negative matrix factorization三维非负矩阵因子分解
non-negative matrix Lee factorization非负矩阵分解

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non-negative matrix factorization

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