【摘 要】
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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
【机 构】
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中国科学院数学与系统科学研究院,中央财经大学统计与数学学院
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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.
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