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不完全非负矩阵分解的加速算法
被引量：
13
1
作者
史加荣
焦李成
尚凡华
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第2期291-295,共5页
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...
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(NNLS)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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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
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职称材料
题名
不完全非负矩阵分解的加速算法
被引量：
13
1
作者
史加荣
焦李成
尚凡华
机构
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
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第2期291-295,共5页
基金
国家973重点基础研究发展计划(No.2006CB705707)
国家863高技术研究发展计划(No.2007AA12Z223
+4 种基金
No.2007AA12Z136)
国家自然科学基金(No.60603019
No.60602064
No.60702062)
长江学者和创新团队发展计划(No.IRT0645)
文摘
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(NNLS)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.
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
Keywords
nonnegative matrix factorization
incomplete nonnegative matrix factorization
missing data problem
weighted nonnegative matrix factorization
nonnegative least squares
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
不完全非负矩阵分解的加速算法
史加荣
焦李成
尚凡华
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
13
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