کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
416598 | 681388 | 2007 | 19 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Algorithms and applications for approximate nonnegative matrix factorization
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
پیش نمایش صفحه اول مقاله

چکیده انگلیسی
The development and use of low-rank approximate nonnegative matrix factorization (NMF) algorithms for feature extraction and identification in the fields of text mining and spectral data analysis are presented. The evolution and convergence properties of hybrid methods based on both sparsity and smoothness constraints for the resulting nonnegative matrix factors are discussed. The interpretability of NMF outputs in specific contexts are provided along with opportunities for future work in the modification of NMF algorithms for large-scale and time-varying data sets.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 52, Issue 1, 15 September 2007, Pages 155–173
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 52, Issue 1, 15 September 2007, Pages 155–173
نویسندگان
Michael W. Berry, Murray Browne, Amy N. Langville, V. Paul Pauca, Robert J. Plemmons,