dynamic-nmf, 非负矩阵分解的动态话题建模 基于动态主题模型的动态非摘要标准主题建模方法假设文档顺序不重要,使它们不适合时间戳语料库。 相反,动态主题建模方法跟踪语言的变化和主题随着时间的推
NMF在主题建模中的实现 利用乘法更新规则实现非负矩阵分解,以发现有用的主题
基于半监督协同回归的脑龄预测研究,李绮焯,田丽霞,目前,基于医学神经图像的人脑成熟和老化研究成为热点。尽管有不少研究分别基于fMRI或DTI图像数据对脑龄预测得到较高准确率,但国��
基于标签的推荐算法已成为研究热点,现有相关研究集中在利用标签改进协同过滤推荐算法和基于内容的推荐算法,鲜有研究把标签引入更先进的矩阵分解推荐算法。而现有矩阵分解推荐算法大多使用商品类别作为因子向量对用
求解nmf的工具箱,有nmf_mm.nmf_colin等
非负矩阵分解(NMF)已成功用于解决高光谱遥感图像的混合像素问题。 但是,由于NMF的分解结果不是唯一的,因此通过NMF最小化表示误差不足以用于SMA。 因此,本文提出了一种在低维流形上保留高光谱数据
针对城市公交网络的评价问题,在综合考虑城市公交系统诸多因素的基础上,建立了城市公交网络系统的综合评价指标体系。然后利用非负矩阵分解的知识,提取出指标体系中的主要综合性指标。通过对银川市现有的公交网络进
针对轴承振动信号的非平稳特征和现实中难以提取故障参数的问题,提出一种基于FM~mlet变换与非负矩阵分解算法(NMF)的轴承故障诊断方法。采用FM~mlet变换对轴承振动信号进行时频分析,能较好匹配信
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
基于局部Walsh变换和非负矩阵分解的脑白质图像分割