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非负矩阵分解：原理、算法及其在人脸识别中的创新应用与展望.docx

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    非负矩阵分解：原理、算法及其在人脸识别中的创新应用与展望

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在信息技术飞速发展的当下，数据处理和分析的需求日益增长，矩阵分解作为处理大规模数据的有效手段，得到了广泛关注。传统的矩阵分解方法，如主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）等，虽在诸多领域发挥了重要作用，但分解结果中常出现负值元素，在实际应用场景中，这些负值往往难以解释，缺乏实际意义。例如在地球化学、遥感等数据处理中，原始数据均为非负值，负值元素的出现会给后续分析带来困扰。

    1999年，Lee和Seung在《Nature》杂志上提出了非负矩阵分解（Non-NegativeMatrix

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