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文档简介

AlgorithmsforNon-negativeMatrixFactorization精读报告

在科学研究中，矩阵是最常被使用到的一种处理海量数据的数学表达方式。然而，数据直接对应的矩阵信息分布往往不均匀且维度极大，计算时效率不高。为了解决这个问题，科学家们提出了矩阵分解这一概念。背景DanielD.Lee和H.SebastianSeung于1999年提出了非负矩阵分解算法（Al-gorithmsforNon-negativeMatrixFact-orization,NMF），它是矩阵分解最基本的方法之一。

基本思想

？Yes以乘法规则更新W（或H）No得到分解因子使用某些测度方法来量化相似结果的质量代价函数1.最小化欧氏距离

2.最小化K-L离散度更新规则定理1欧氏距离||V-WH||在如下的更新规则下非增定理2K-L散度D(V||WH)在如下的更新规则下非增首先，引入辅函数的概念：收敛性证明定义1：当，时，是的辅函数。推理1若G是F的辅函数，那么F在如下的更新规则下非增证明：当且仅当是的极小值时成立

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