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非负矩阵分解算法综述

期刊名称：李乐，章毓晋。非负矩阵分解算法综述。电子学报，2008，36(4): 737-743。
时间：0
分类：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
作者机构：[1]清华信息科学与技术国家实验室,北京100084, [2]清华大学电子工程系,北京100084
相关基金：国家自然科学基金（No.60573148）
相关项目：视频驱动的三维人脸建模与表情合成

关键词：非负矩阵分解, 多元数据描述, 特征提取, non-negative matrix factorization, multivariate data representation, feature extraction

中文摘要：

本文介绍了非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization，NMF）的基本原理和性质，将现有NMF算法分为了基于基本NMF模型的算法和基于改进NMF模型的算法两大类，在此基础上较为系统地分析、总结和比较了它们的构造原则、应用特点以及存在的问题，最后预测和分析了未来NMF算法研究的可能方向．

英文摘要：

The fundamentals and properties of non-negative matrix factorization （NMF） are introduced, and available NMF algorithms are classified into two categories： basic NMF model-based algorithms and improved NMF model-based algorithms, Based on these, the design principles, application characteristics, and existing problems of the algorithms are systematically discussed. Be- sides, some open problems in the development of NMF algorithms are presented and analyzed.

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