说明: 阵的低秩逼近是一种大规模矩阵低秩近似表示技术,是从大规模、复杂的数据中 寻求数据潜在信息的一种强有力方法。非负矩阵分解( Nonnegative MatrixFactorization, NMF)) 是矩阵的低秩逼近方法之一,它是指被分解的矩阵和分解结果矩阵的数值都 是非负的。由于该方法符合数据的真实物理属性,数据的可解释性强,分解结果能够表 示事物的局部特征,且模型符合人们对于客观世界的认识规律(整体是由局部组成的) 等优点, 模型和算法自提出以来得到了广泛研究和应用,已经被成功地应用到许多
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