稀疏非负矩阵分解是一种将原始数据矩阵分解为两个非负矩阵的方法,即将一个矩阵分解为两个因子矩阵的乘积。其中,原始数据矩阵可以表示为一个m行n列的矩阵X,而分解后的因子矩阵分别为m行k列的矩阵U和k行n列的矩阵V。通过对原始数据矩阵进行分解,可以得到稀疏的因子矩阵U和V,从而实现对原始数据的降维和特征提取。
在图像处理领域,稀疏非负矩阵分解可以用于图像压缩和图像去噪。图像是由像素点组成的矩阵,而稀疏非负矩阵分解可以将图像分解为两个非负矩阵的乘积,其中一个矩阵表示图像的结构信息,另一个矩阵表示图像的纹理信息。通过对这两个矩阵的调整和组合,我们可以实现图像的压缩和去噪,从而减小图像的存储空间和提高图像的质量。
NMF是一种矩阵分解方法,它将一个非负矩阵分解为两个非负矩阵的乘积。这种分解可以用于特征提取、数据降维、图像处理、文本挖掘等领域。NMF的一个重要应用是在稀疏矩阵上进行特征提取,尤其是在文本挖掘中。 NMF的优势在于它能够提取出非负的、具有物理意义的特征表示。这对于某些任务来说非常有用,比如在文本...
基于稀疏表示和非负矩阵分解的部分1.引言在机器学习和数据挖掘领域中,稀疏表示和非负矩阵分解被广泛运用于数据的降维、特征提取、分类、聚类等任务中。本文将针对这两种方法进行详细介绍,并探讨它们的优缺点以及应用场景。2.稀疏表示稀疏表示是指将一个向量表示为若干个基向量的线性组合,其中大部分基向量的系数为0。稀...
non-negative matrix factorization,简写为NMF, 翻译为非负矩阵分解,属于矩阵分解的一种算法。在特征...
非负矩阵分解是处理高维数据的一种常用方法,对带有稀疏约束的非负矩阵分解算法进行了研究,提出了一种在曼哈顿距离最接近的向量稀疏化算法,并与欧几里得距离最接近的向量稀疏化进行对比,提出的稀疏化算法具有较快的稀疏速度和较好的稀疏效果。实验结果表明,只在非负基矩阵W上加稀疏约束时,得到的非负基矩阵W和非负系数...
第41卷第8期2014年8月计算机科学ComputerScienceVo1.41No.8Aug2014稀疏约束下非负矩阵分解的增量学习算法王万良蔡竞(浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310023)摘要非负矩阵分解(NMF)是一种有效的子空间降维方法。为了改善非负矩阵分解运算规模随训练样本增多而不断增大的现象,同时提高分解后数据的稀疏性,提出了一种稀...
本发明是一种基于双图稀疏非负矩阵分解的高光谱波段选择方法,其特征在于,包括如下步骤: (1)输入需要处理的高光谱图像数据,并预设所需波段选择数目; (2)分别计算高光谱图像数据的数据空间和特征空间的相似度矩阵: 采用权重测度算法,分别计算高光谱图像数据的数据空间和特征空间中所有波段的波段相似度,得到高光谱图像数...
介绍了非负矩阵分解和高光谱解混的基本原理,对稀疏正则化非负矩阵分解高光谱解混模型进行分析,重点分析了 L 1 稀疏、 L 1/2 稀疏、以及近似 L 0 正则化方法,并采用模拟数据和真实数据对各解混算法性能进行了比较和分析。关键词:非负矩阵分解;解混;稀疏;正则化中图分类号: TP751 文献标识码: AComparison and...