重庆师范大学学报（自然科学版）
重慶師範大學學報（自然科學版）
중경사범대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF CHONGQING NORMAL UNIVERSITY（NATURAL SCIENCE EDITION）
2013年
6期
1-8
,共8页
非负矩阵分解%乘性迭代算法%K-means%潜在语义分析%图像处理%数据聚类%社团结构探测
非負矩陣分解%乘性迭代算法%K-means%潛在語義分析%圖像處理%數據聚類%社糰結構探測
비부구진분해%승성질대산법%K-means%잠재어의분석%도상처리%수거취류%사단결구탐측
nonnegative matrix factorization%multiplicative update algorithms%K-means%PLSI%image processing%clustering%community structure detection
近年来,非负矩阵分解模型已经成为数据挖掘领域中最成功的模型之一.该模型能够自动从一组高维向量中提取隐含模式,从而被广泛应用于降维、无监督学习(图像处理、聚类和双聚类等)和预测当中.本文将从它的发展历史、数学表达形式、算法和热点应用等几个层面对非负矩阵分解模型进行综述.简言之,该模型具有较好的可解释性,模型简单,易于理解操作,可拓展性强,该模型和无监督学习领域中其它被广泛采用的模型关系紧密,且有广泛的应用空间,数值表现优异.同时作为一项新兴技术,该模型亦有许多有趣的问题值得进一步深入研究.
近年來,非負矩陣分解模型已經成為數據挖掘領域中最成功的模型之一.該模型能夠自動從一組高維嚮量中提取隱含模式,從而被廣汎應用于降維、無鑑督學習(圖像處理、聚類和雙聚類等)和預測噹中.本文將從它的髮展歷史、數學錶達形式、算法和熱點應用等幾箇層麵對非負矩陣分解模型進行綜述.簡言之,該模型具有較好的可解釋性,模型簡單,易于理解操作,可拓展性彊,該模型和無鑑督學習領域中其它被廣汎採用的模型關繫緊密,且有廣汎的應用空間,數值錶現優異.同時作為一項新興技術,該模型亦有許多有趣的問題值得進一步深入研究.
근년래,비부구진분해모형이경성위수거알굴영역중최성공적모형지일.해모형능구자동종일조고유향량중제취은함모식,종이피엄범응용우강유、무감독학습(도상처리、취류화쌍취류등)화예측당중.본문장종타적발전역사、수학표체형식、산법화열점응용등궤개층면대비부구진분해모형진행종술.간언지,해모형구유교호적가해석성,모형간단,역우리해조작,가탁전성강,해모형화무감독학습영역중기타피엄범채용적모형관계긴밀,차유엄범적응용공간,수치표현우이.동시작위일항신흥기술,해모형역유허다유취적문제치득진일보심입연구.
