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非负矩阵分解(NMF)是近似于一个非负矩阵由两个低阶非负矩阵因子的乘积一个强大的矩阵分解技术。为了克服遮挡和噪声,冠等。最小x和x个在NMF [10]之间的曼哈顿距离和所用歧管的学习和判别信息,以提高NMF [11]。他们[12]还提出了非负补丁对齐框架,以统一流行的NMF相关的降维算法。关等。二手涅斯捷罗夫的最优梯度法来求解NMF。 NMF也适用于处理数据流[14]。

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非负矩阵分解 (NMF) 是一种强大的矩阵分解技术,由两个低等级非负矩阵因子的产品接近一个非负矩阵。为了克服闭塞和噪音,东莞 et al.最小化之间的曼哈顿距离 X 和 X TH NMF [10] 和使用的流形学习和判别信息改善 NMF [11]。[12] 他们还提出了非负的修补程序对齐框架来统一最受欢迎的 NMF 相关维度减少算法。东莞 et al.涅的最优梯度法用于解决 NMF。NMF 也被用来处理流数据 [14]。

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Nonnegative矩阵工厂化 (NMF) 是由产品二接近一个nonnegative矩阵低排列nonnegative矩阵因素的一个强有力的矩阵分解技术。 为了等克服锁柱和噪声, Guan。 使X和X TH之间的曼哈顿距离减到最小在NMF (10) 并且使用了多头管学会和有识别力的信息改进NMF (11)。 他们 (12) 也提出一个non-negative补丁对准线框架成一体普遍的NMF相关的维度归约算法。 Guan等。 半新解决NMF的Nesterov的优选的梯度法。 NMF也被申请了于成交以流出的数据 (14)。
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