非负矩阵分解

非负矩阵分解(NonnegativeMatrixFactorization)，简称NMF，是由Lee和Seung于1999年在自然杂志上提出的一种矩阵分解方法[1]，它使分解后的所有分量均为非负值(要求纯加性的描述)，并且同时实现非线性的维数约减。NMF已逐渐成为信号处理、生物医学工程、模式识别、计...

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基于非负矩阵分解算法进行盲信号分离.pdf
基于非负矩阵分解的城市公交网络综合评价模型.pdf
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非负矩阵分解技术资料简介

非负矩阵分解(NonnegativeMatrixFactorization)，简称NMF，是由Lee和Seung于1999年在自然杂志上提出的一种矩阵分解方法[1]，它使分解后的所有分量均为非负值(要求纯加性的描述)，并且同时实现非线性的维数约减。NMF已逐渐成为信号处理、生物医学工程、模式识别、计算机视觉和图像工程等研究领域中最受欢迎的多维数据处理工具之一。

相关技术领域： IEEE 人耳图像 识别 论文 NMFs 稀疏 算法 矩阵 经验 正交分解 分解 Crout