内容简介
本书系统介绍了非负矩阵分解（NMF）在高维数据处理中的理论基础、算法设计与应用实践。非负矩阵分解作为一种重要的数据降维和特征提取工具，广泛应用于图像处理、文本挖掘、生物信息学、推荐系统等领域。
全书首先从非负矩阵分解的基本概念出发，详细阐述了其数学原理、优化模型及经典求解算法。随后，针对高维数据的特点，重点探讨了稀疏性约束、流形学习、图正则化等改进策略，以及如何通过引入先验知识提升分解效果。此外，本书还深入分析了非负矩阵分解在面向大规模数据集时的计算效率问题，介绍了随机化算法、分布式计算等加速技术。
在应用层面，本书结合具体案例，展示了非负矩阵分解在人脸识别、文档聚类、基因表达数据分析、音乐信号处理等领域的实际效果。作者通过丰富的图表和实验对比，帮助读者直观理解不同方法的优劣与适用范围。最后一章展望了非负矩阵分解与深度学习、张量分解等前沿方向的融合趋势。
本书适合计算机科学、数据科学、模式识别、信号处理等相关专业的高年级本科生、研究生以及科研人员和工程师阅读参考。
目录
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
3.2 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
4.2 模型定义
4.3 改进NDLA模型
4.4 模型求解算法
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
3.2 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
4.2 模型定义
4.3 改进NDLA模型
4.4 模型求解算法
免责申明：
1. 本站分享的所有书籍均来源于自互联网，我们只进行收集整理，并不对书籍内容进行更改。
2. 部分书籍中可能有书籍压制者放置的广告，这并不是本站所为，请注意甄别。
3. 我们分享这些书籍，纯粹是出于知识分享的热情，以及对互联网分享精神的高度认同和践行，不以盈利为目的。
4. 本站分享的所有书籍，仅供个人学习研究使用，请勿用于任何商业用途，否则产生的一切法律纠纷与本站无关。
5. 如果这些书籍让你有所收获，在条件允许的情况下，请一定购买正版书籍，这是对创作者最好的支持。
6. 如果您是此书籍的版权所有者，且您不希望此作品出现在本站，请联系我们，我们将在收到您的请求后48小时内予以删除。
1. 本站分享的所有书籍均来源于自互联网，我们只进行收集整理，并不对书籍内容进行更改。
2. 部分书籍中可能有书籍压制者放置的广告，这并不是本站所为，请注意甄别。
3. 我们分享这些书籍，纯粹是出于知识分享的热情，以及对互联网分享精神的高度认同和践行，不以盈利为目的。
4. 本站分享的所有书籍，仅供个人学习研究使用，请勿用于任何商业用途，否则产生的一切法律纠纷与本站无关。
5. 如果这些书籍让你有所收获，在条件允许的情况下，请一定购买正版书籍，这是对创作者最好的支持。
6. 如果您是此书籍的版权所有者，且您不希望此作品出现在本站，请联系我们，我们将在收到您的请求后48小时内予以删除。
📖 支持知识自由流动
每一本书的稳定访问，都离不开服务器、存储与带宽的长期维护。
