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修竹依米木虫 (小有名气)
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NMF分解
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请教： 哪位对非负矩阵分解（NMF）比较有兴趣？想探讨一下其初始化问题 |
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修竹依米
木虫 (小有名气)
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杂志《Nature》于1999年刊登了D.D.Lee和H.S.Seung对非负矩阵研究的成果。该文提出了非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization，NMF)算法:将非负矩阵V分解为基矩阵W和编码矩阵H的近似乘积，W H都是非负矩阵。NMF具有实现上的简便性、分解形式和分解结果上的可解释性，以及占用存储空间少等诸多优点。为此得到应用各界的大量使用：应用到文本分析与聚类、数字水印、人脸检测与识别、图像检索、图像复原、语言建模、声源分类、音乐信号分析与乐器识别、盲信号分离、网络安全、基因及细胞分析等的研究中。 但NMF在应用的过程中它还存在问题：如:收敛速度较慢问题，分解结果不唯一导致全局最小点很难找到问题以及零值问题等，这有待于进一步研究和解决.国内外研究进展和发展趋势如下： (1)具有高效的算法是NMF被大量应用的前提.因此，如何构造高效的NMF算法是进行有关深人研究的基础问题. (2) NMF算法的评价和比较准则(评价比较原则和标准测试数据)的建立问题.现在越来越多的NMF算法已被提出，如何客观界定一个算法的优劣已显非常必要. (3)非负矩阵分解相关性质的研究，如:存在性、唯一性、收敛性以及收敛速度等问题. (4)研究如何进行NMF的合理初始化问题、如何克服NMF的零值问题等. (5)其他形式的非负矩阵分解算法的研究问题.如:非负整数矩阵分解形式、分解结果为两个非负矩阵的和的形式等. (6)研究NMF在图像存储上的应用问题。 等等 本人曾尝试就几种不同的初始化方法进行了一些尝试 想寻找同仁就该问题进行交流。 |
2楼2014-11-04 11:05:42
