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高维数据内在结构保持的非负矩阵分解方法

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高维数据内在结构保持的非负矩阵分解方法
论文目录
 
中文摘要第1-4页
英文摘要第4-7页
1 绪论第7-18页
  1.1 选题背景及研究意义第7-9页
  1.2 研究现状及难点问题第9-16页
    1.2.1 国内外研究现状第9-15页
    1.2.2 研究的难点问题第15-16页
  1.3 本文的主要工作及内容安排第16-18页
    1.3.1 本文主要工作第16页
    1.3.2 本文结构安排第16-18页
2 非负矩阵分解基本理论第18-33页
  2.1 非负矩阵分解理论第18-25页
    2.1.1 问题阐述第18页
    2.1.2 目标函数第18-19页
    2.1.3 迭代规则第19-21页
    2.1.4 NMF解的性质第21-25页
  2.2 非负矩阵分解的原理第25-28页
  2.3 非负矩阵分解的应用第28-31页
    2.3.1 非负矩阵分解算法在数据压缩中的应用第28-29页
    2.3.2 非负矩阵分解算法在聚类中的应用第29-30页
    2.3.3 非负矩阵分解算法在分类中的应用第30-31页
    2.3.4 非负矩阵分解算法在具体领域中的应用第31页
  2.4 本章小结第31-33页
3 高维数据内在结构保持的非负矩阵分解方法第33-43页
  3.1 引言第33页
  3.2 高维数据内在结构保持的非负矩阵分解的模型第33-34页
    3.2.1 基于核密度估计的正则项第33-34页
    3.2.2 高维数据内在结构保持的非负矩阵分解模型第34页
  3.3 一种快速的梯度下降法第34-37页
    3.3.1 梯度下降方法第35页
    3.3.2 一种快速的梯度下降法第35-37页
  3.4 求解高维数据内在结构保持的非负矩阵分解问题第37-42页
    3.4.1 求基矩阵W的迭代更新公式第37-39页
    3.4.2 系数矩阵H的迭代更新方法第39-42页
  3.5 算法过程第42页
  3.6 本章小结第42-43页
4 试验与结果分析第43-54页
  4.1 引言第43页
  4.2 试验数据集第43-44页
  4.3 实验与结果第44-53页
    4.3.1 高维数据内在结构保持的非负矩阵分解算法的收敛性第44-46页
    4.3.2 基向量分析第46-47页
    4.3.3 原始图像的重构第47-48页
    4.3.4 高维数据内在结构保持的非负矩阵分解算法的聚类性能第48-51页
    4.3.5 新的快速梯度下降方法实验第51-52页
    4.3.6 新的梯度下降法与乘性迭代方法聚类性能实验第52-53页
  4.4 本章小结第53-54页
5 总结与展望第54-56页
  5.1 本文工作总结第54-55页
  5.2 未来工作展望第55-56页
致谢第56-57页
参考文献第57-61页
附录第61页

本篇论文共61页,点击这进入下载页面
 
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