高维数据非负矩阵分解方法

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版权信息

前言

第1章 绪论

1.1 本书研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本书主要工作

1.4 本书组织结构

第2章 非负矩阵分解基础

2.1 非负矩阵分解模型

2.2 非负矩阵分解理论问题

2.3 优化算法

2.4 应用领域

2.5 本章小结与讨论

第3章 非负块配准框架

3.1 引言

3.2 非负块配准框架

3.3 非负数据降维算法的分析

3.4 非负块配准框架派生模型实例

3.5 本章小结与讨论

第4章 非负判别局部块配准模型

4.1 引言

4.2 模型定义

4.3 改进NDLA模型

4.4 模型求解算法

4.5 试验结果

4.6 本章小结与讨论

第5章 非负块配准框架快速梯度下降算法

5.1 引言

5.2 改进乘法更新规则

5.3 快速梯度下降算法

5.4 基于欧几里得距离的NPAF优化

5.5 非负块配准框架派生模型优化

5.6 数值试验

5.7 本章小结与讨论

第6章 非负矩阵分解最优梯度下降算法

6.1 引言

6.2 非负矩阵分解最优梯度下降算法

6.3 非负块配准最优梯度下降算法

6.4 试验结果

6.5 本章小结与讨论

第7章 非负矩阵分解在线优化算法

7.1 引言

7.2 基于RSA的在线非负矩阵分解算法

7.3 非负矩阵分解扩展模型的在线优化

7.4 数值试验

7.5 本章小结与讨论

第8章 非负矩阵分解典型应用实例

8.1 引言

8.2 模式识别

8.3 数据挖掘

8.4 信息检索

8.5 本章小结与讨论

附录A 辅助函数技术

附录B 一阶优化方法与收敛速度

参考文献

后记