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矩阵分解 - 道客巴巴

发布时间:2019-06-26 21:40 来源:未知 编辑:admin

  基于 NNDSVD 初始化及交错迭代的非负矩阵快速分解 宋艳枝 徐敏 摘要: 本文是基于凸规划的经典交错迭代法来解决非凸非负矩阵分解问题(NMF), 其精髓在于把有约束优化问题转化为无约束极小化问题, 结合交错迭代法将非凸问题转化为凸规划。 与传统方法用随机值初始化不同, 我们利用 SVD 分解数据集, 将分解矩阵中的负元素改为零以后作为 NMF 的初始化矩阵, 即非负双重奇异值分解初始化(NNDSVD)。 实验表明, 在有限的迭代步数内, 这样选取的初始值比随机初始值收敛的更快。 关键词: 非负矩阵分解, 交错迭代法, NNDSVD, KKT 点。 引言: 非负矩阵分解(Nonnegative Matrix ...

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