非负矩阵分解算法综述

被引:106
作者
李乐
章毓晋
机构
[1] 清华信息科学与技术国家实验室
关键词
非负矩阵分解; 多元数据描述; 特征提取;
D O I
暂无
中图分类号
TP301.6 [算法理论];
学科分类号
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.
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东南大学学报(自然科学版), 2004, (02) :189-193
[2]   可行方向算法与模拟退火结合的NMF特征提取方法 [J].
陈卫刚 ;
戚飞虎 .
电子学报, 2003, (S1) :2190-2193
[3]  
Nonnegative matrix factorization and its applications in pattern recognition[J] . Weixiang Liu,Nanning Zheng,Qubo You.Chinese Science Bulletin . 2006 (1)
[4]   Improving non-negative matrix factorizations through structured initialization [J].
Wild, S ;
Curry, J ;
Dougherty, A .
PATTERN RECOGNITION, 2004, 37 (11) :2217-2232
[5]   Introducing a weighted non-negative matrix factorization for image classification [J].
Guillamet, D ;
Vitrià, J ;
Schiele, B .
PATTERN RECOGNITION LETTERS, 2003, 24 (14) :2447-2454
[6]  
Visual Object Recognition[J] . N K Logothetis,D L Sheinberg.Annual Review of Neuroscience . 1996
[7]  
What Is the Goal of Sensory Coding?[J] . David J. Field.Neural Computation . 1994 (4)
[8]  
A generalized divergence measure for nonnegativematrix factorization .2 R Kompass. Proc of Neuroinfomatics Workshop . 2005