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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
针对非负矩阵分解方法在有噪声的真实数据中获得特征的有效性问题,提出了一种稀疏诱导的流形正则化凸非负矩阵分解算法。所提算法在流形正则化的基础上,向低维子空间的基矩阵添加基于L2,1范数的稀疏约束,构建了
nmf非负矩阵分解算法高维遥感图像维度压缩,主要进行nmf非负矩阵分解算法的数据降维。可任意降维。使用Python写成。
非负矩阵分解及其在模式识别中的应用
非负矩阵分解(NMF)是一种非常流行的无监督或半监督学习方法,可用于各种应用程序,包括数据聚类,图像处理和文档的语义分析。 这项研究的重点是对称NMF(SNMF),这是NMF的特例,可用于网络分析。
传统的谱减法无法有效地抑制实际语音通信中的非平稳噪声,为了进一步提高谱减法的去噪性能,提出了一种改进的噪声估计算法,首先将带噪语音的功率谱按照Bark频率进行子带划分,然后分别在每个子带内利用改进的最
基于梅尔频率倒谱系数的非负矩阵分解的音频哈希函数
Matlab用半非负矩阵分解实现采样和协同过滤http://www.cnblogs.com/hxsyl/
用于人脸识别的NMF方法,及其各种变种,从最原始的LEE,sung,的方法到LNMF,SNMF等,以及测试的人脸图像
实际数据通常由多种模式或不同视图组成,这两种模式或视图相互提供补充和共识性信息。 探索这些信息对于多视图数据聚类和分类很重要。 多视图嵌入是一种用于多视图数据的有效方法,它揭示了不同视图共享的共同潜在
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