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非负矩阵低秩分解的交替二次规划算法
1
作者
阳明盛
刘力军
《大连理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第3期365-370,共6页
非负矩阵分解算法有多种,但都存在着各自的缺陷.在现有工作的基础上,将非负矩阵分解(NMF)模型转化为一组(两个)二次凸规划模型,利用二次凸规划有解的充分必要条件推导出迭代公式,进行交替迭代,可求出问题的解.得到的解不仅具有某种最优...
非负矩阵分解算法有多种,但都存在着各自的缺陷.在现有工作的基础上,将非负矩阵分解(NMF)模型转化为一组(两个)二次凸规划模型,利用二次凸规划有解的充分必要条件推导出迭代公式,进行交替迭代,可求出问题的解.得到的解不仅具有某种最优性、稀疏性,还避免了约束非线性规划求解的复杂过程和大量的计算.证明了迭代的收敛性,且收敛速度快于已知的方法,对于大规模数据模型尤能显示出其优越性.
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关键词
非负矩阵分解
二次凸规划
大规模数据模型
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职称材料
题名
非负矩阵低秩分解的交替二次规划算法
1
作者
阳明盛
刘力军
机构
大连理工大学数学科学学院
大连民族学院理学院
出处
《大连理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第3期365-370,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61002039)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(DC12010216)
文摘
非负矩阵分解算法有多种,但都存在着各自的缺陷.在现有工作的基础上,将非负矩阵分解(NMF)模型转化为一组(两个)二次凸规划模型,利用二次凸规划有解的充分必要条件推导出迭代公式,进行交替迭代,可求出问题的解.得到的解不仅具有某种最优性、稀疏性,还避免了约束非线性规划求解的复杂过程和大量的计算.证明了迭代的收敛性,且收敛速度快于已知的方法,对于大规模数据模型尤能显示出其优越性.
关键词
非负矩阵分解
二次凸规划
大规模数据模型
Keywords
non-negative matrix factorization
convex quadratic programming
large-scale data model
分类号
O224 [理学—运筹学与控制论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
非负矩阵低秩分解的交替二次规划算法
阳明盛
刘力军
《大连理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
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