非负矩阵分解的一种新型交替投影梯度方法

发布时间：2018-07-10 18:26

  本文选题：nonnegative + least　； 参考：《高等学校计算数学学报》2017年02期

【摘要】：正1引言随着科学技术的发展,人类社会进入了大数据时代,高维数据普遍出现在医学、生物学和信息技术等领域.直接处理这些高维数据存在很大的困难,经典方法难以适用.为了发现高维数据相关特征,必须有效处理高维数据,其中关键在于降低数据维数.矩阵分解技术是解决这个问题的有效途径之一.
[Abstract]:With the development of science and technology, human society has entered the era of big data. High-dimensional data generally appear in the fields of medicine, biology and information technology. It is difficult to deal with these high-dimensional data directly and the classical method is difficult to apply. In order to find correlation features of high dimensional data, it is necessary to deal with high dimensional data effectively, in which the key is to reduce the dimension of data. Matrix decomposition is one of the effective ways to solve this problem.
【作者单位】： 南京航空航天大学数学系;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(No.11571171)
【分类号】：O241.6

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