非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization，NMF)是一种高级的盲信号处理方法。在非负性的约束下，使用NMF算法对复杂数据进行降维、特征提取、信息融合等处理可以得到较为满意...
基于2367个网页-相关网页
2.3.2.2 NMF 提取人脸子空间特征 NMF,非负矩阵分解法（Non-negative Matrix Factorization）和K-L 变换等其他矩阵 分解方法有所不同，主要在于它在分解过程中所受的约束不同，因此它能克服其他分解方 法的一些弊端，比如在...
基于6个网页-相关网页
非负矩阵分解算法（Non-negative Matrix Factorization，NMF）是一种新 的子空间方法。该方法在矩阵中所有元素均为非负数约束的条件之下进行矩阵分 解，重建图像是由基...
基于2个网页-相关网页
Sparse Non-negative Matrix Factorization 稀疏性非负矩阵分解 ; 非负矩阵分解
Orthogonal non-negative matrix factorization 正交非负矩阵分解
Local Non-negative Matrix Factorization 局部非负矩阵分解
diagonal-non-negative matrix factorization 对角非负矩阵分解
constrained non-negative matrix factorization 受限非负矩阵分解
three dimension non-negative matrix factorization 三维非负矩阵因子分解
A new text clustering approach based on non-negative matrix factorization is presented.
提出一种基于非负矩阵分解的文本聚类方法。
参考来源 - 基于NMF的文本聚类方法 in CSingular value decomposition(SVD) and non-negative matrix factorization(NMF) are two common methods of data reduction.
奇异值分解(SVD,Singular Value Decomposition)和非负矩阵分解(NMF,Non-negativeMatrix Factorization)是两种常见的数据降维方法。
参考来源 - 奇异值分解与非负矩阵分解色在数据降维方面的特性分析·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
以上来源于: WordNet
Non-negative matrix factorization has non-negative and local characteristics, and it is a new feature extraction method.
非负矩阵分解具有非负性和局部性的特点，是一种新型的特征提取方法。
Non-negative matrix factorization (NMF) has been proposed for multivariate data analysis, with non-negativity constraints.
非 负数据处理的一种多元统计分析方法。
In this article, the sparse non-negative matrix factorization algorithm is applied to quantitative predict the mineral resources.
本文主要是论述稀疏非负矩阵分解算法在矿产资源定量预测中的应用研究。
应用推荐