非负矩阵分解方法不仅被用作数据降维,并且被广泛地应用于高光谱混合像元分解。由于非负矩阵分解常常陷于局部最小化,各种限制性条件被使用,如稀疏、体积等。深度学习作为一种新的数据挖掘方法被广泛地使用,其通过
采用荧光分光光度计直接获取土壤中多环芳烃(PAHs)的三维荧光光谱,并利用非平滑非负矩阵分解(nsNMF)对其进行解析,结果表明,非负矩阵分解(NMF)能够从混叠光谱中提取出单一多环芳烃的荧光光谱信号
目前的音乐推荐系统以考虑歌曲特征和情景上下文因素为主来进行推荐,但选取特征的干扰因素较多,使得噪声干扰较大。为此,提出一种面向音乐推荐的全变差非负矩阵分解方法,通过综合考虑众多因素的影响并借助全变差减
非负矩阵分解(non-negativematrixfactorization,NMF)算法是在矩阵中所有元素均为非负的条件下对其实现的非负分解,基于非负矩阵分解的图像特征提取技术通过将图像表示为一系列
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微博网站作为一种流行的社交媒体形式,在为用户提供丰富信息和服务的同时,也带来了信息超载问题。如何利用微博网络为用户推荐有价值的信息,以缓解信息超载问题变得日益重要。根据微博网络的有向性以及建立关注关系
针对现有的基于非负矩阵分解的隐私保护数据挖掘方法中,不区分样本的重要性的不同,对所有样本都进行同样强度扰动的问题进行改进。提出了一种结合样本选择的基于非负矩阵分解的隐私保护分类方法。该方法使用样本选择
基于梅尔频率倒谱系数的非负矩阵分解的音频哈希函数
矩阵分解的matlab程序,包括LU,QR,Givens,HouseHolder分解,并提供了GUI界面,便于查看。开发工具为matlab2010
矩阵分解是高维数据降维的一种方法,各种NMF代码