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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。

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针对四元数矩阵正交特征矢量系求解困难的缺点, 本文提出一种获取四元数矩阵正交特征矢量集等效、便捷的方法, 其基本思路为: 首先, 构造四元数矩阵定义于复数域的导出阵, 并利用该导出阵特征矢量空间的一种特殊的等价空间间接获取 相应特征值所对应的特征矢量. 然后, 将复数矢量转换为四元数矢量, 按如...

📅 👤 xc216
矩阵 特征 矢量 正

//奇异值分解法求广义逆 //本函数返回值小于0表示在奇异值分解过程, //中迭代值超过了60次还未满足精度要求. //返回值大于0表示正常返回。 //a-长度为m*n的数组，返回时其对角线依次给出奇异值，其余元素为0 //m-矩阵的行数 //n-矩阵的列数 //aa-长度为n*m的数...

📅 👤 康郎
奇异值分解 函数 广义 过程

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