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基于稀疏MFNMF分解算法介紹

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  非負(fù)矩陣分解(NMF)是一種流行的數(shù)據(jù)分析方法,其目標(biāo)是使其接近通過所有非負(fù)成分產(chǎn)生的兩個(gè)非負(fù)矩陣。文中描述了一種對(duì)于多因式非負(fù)矩陣分解(mfNMF)問題新的且有效的算法,概括了原始NMF問題的一些因式。此外,將擴(kuò)展的NMF算法合并為一個(gè)基于Dirichlet分布的正則化準(zhǔn)則來激勵(lì)獲得的系數(shù)組成的稀疏性。文中的稀疏mfNMF算法提供一個(gè)近似且直觀的解釋,與之前的算法相比,使用修復(fù)點(diǎn)迭代的效率更高。最終證明了本算法在人造和真實(shí)數(shù)據(jù)集上的有效性。

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