基于l_p优化的两种正交非负矩阵分解模型

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非负矩阵分解(NMF)有许多优良特性,在许多领域被广泛研究,包括模型、算法以及实际的应用研究。但是最先提出的NMF模型难以适用于不同的实际应用要求,于是出现了许多相关NMF模型的变式。如正交非负矩阵分解模型(ONMF),该模型在原始的NMF模型中加入正交的约束使得结果更具有解释性。还可以根据事先了解到的关于具体应用的先验信息如低秩性、光滑性和稀疏性等,通过在模型上添加相应约束来提高实验效果。对于稀疏性,我们一般采用l1范数代替l0范数作为模型的稀疏约束。然而采用lp范数(0
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