非负矩阵分解综述

摘要：

非负矩阵分解(Non-megative Matrix Factorization，NMF)是近年来矩阵计算领域和数据挖掘领域的一个热点方向,尤其在无监督学习领域取得了成功应用,在本文中,作者对非负矩阵分解的发展现状进行了系统总结,包括非负矩阵分解基于非线性规划的算法和收敛性证明框架,和其它模型的关系,非负矩阵分解的几个变形及非负矩阵分解的应用.

关键词： 非负矩阵分解 矩阵计算 数据挖掘 无监督学习 非线性规划

作者: 张忠元

作者单位: 中央财经大学统计学院

会议类型: 国内会议

会议名称: 2008第四届海峡两岸应用统计学术研讨会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 241-249

在线出版日期: 2008-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）