非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factor)，简称NMF，是由Lee和Seung于1999年在自然杂志上提出的一种矩阵分解方法 [1] ，它使分解后的所有分量均为非负值(要求纯加性的描述)，并且同时实现非线性的维数约减。NMF已逐渐成为信号处理、生物医学工程、模式识别、计算机视觉和图像工程等研究领域中最受欢迎的多维数据处理工具之一。
2019-12-21 21:49:24
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NMF是一种新的矩阵分解算法，它将1个非负矩阵分解为左右2个非负矩阵的乘积。由于分解前后的矩阵中仅包含非负的元素，因此原矩阵中的列向量可以解释为对左矩阵中所有列向量(称为基向量)的加权和，而权重系数为右矩阵中对应列向量中的元素。
2019-12-21 19:44:44
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