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第 4 期 电 子 学 报 Vol. 36 No. 4
2008 年 4 月 ACTA ELECTRONICA SINICA Apr. 2008
非负矩阵分解算法综述
李 乐1 ,2 ,章毓晋1 ,2
( 1 清华信息科学与技术国家实验室 ,北京 100084 ;2 清华大学电子工程系 ,北京 100084)
( )
摘 要 : 本文介绍了非负矩阵分解 Nonnegative Matrix Factorization ,NMF 的基本原理和性质 ,将现有NMF 算法分
为了基于基本 NMF 模型的算法和基于改进 NMF 模型的算法两大类 ,在此基础上较为系统地分析 、总结和比较了它们
的构造原则 、应用特点以及存在的问题 ,最后预测和分析了未来 NMF 算法研究的可能方向.
关键词 : 非负矩阵分解 ; 多元数据描述 ; 特征提取
中图分类号 : TP391 文献标识码 : A 文章编号 : (2008)
A Survey on Algorithms of NonNegative Matrix Factorization
LI Le1 ,2 ,ZHANG Yujin 1 ,2
( 1 Tsinghua National Laboratory for Information Science and Technology , Tsinghua University , Beijing 100084, China ;
)
2Department of Electronic Engineering , Tsinghua University , Beijing 100084, China
Abstract : The fundamentals and properties of nonnegative matrix factorization (NMF) are introduced ,and available NMF
algorithms are classified into two categories :basic NMF modelbased algorithms and improved NMF modelbased algorithms. Based
on these ,the design principles ,application characteristics ,and existing problems of the algorithms are systematically discussed. Be
sides ,some open problems in the development of NMF algorithms are presented and analyzed.
Key words : nonnegative matrix factorization ; multivariate data representation ;feature extraction
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