基于稀疏MFNMF分解算法介紹
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標(biāo)簽：MFNMF(1704)
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(guò)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(wèn)題新的且有效的算法，概括了原始NMF問(wèn)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(lái)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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