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首先,给出非负矩阵分解的数学形式,分析欧式距离和相对熵（KL）散度两种分解误差评价函数.然后,针对3种特殊形式的非负矩阵进行分解方法的改进,优化函数和迭代过程分别适用于正交非负矩阵、凸非负矩阵、投影非负矩阵的分解.结果表明：提出的改进方法简化了非负矩阵分解的过程.
非负矩阵分解及其改进方法
【摘 要】
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首先,给出非负矩阵分解的数学形式,分析欧式距离和相对熵（KL）散度两种分解误差评价函数.然后,针对3种特殊形式的非负矩阵进行分解方法的改进,优化函数和迭代过程分别适用于正交
【机 构】
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广东科技学院基础部
【出 处】
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华侨大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2016年6期
【基金项目】
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广东省教育厅、财政厅立项资助课题(2013WYXM0136)
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