【摘 要】
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非负矩阵分解（NMF）已成为数据分析与处理的一种日益流行的方法.当数据矩阵不完全时,可用加权非负矩阵分解（WNMF）来分解矩阵.但是在WNMF算法中,对于给定的搜索方向,步长的选取一般
【机 构】
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西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室和智能信息处理研究所
【基金项目】
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国家973重点基础研究发展计划(No.2006CB705707);国家863高技术研究发展计划(No.2007AA12Z223,No.2007AA12Z136);国家自然科学基金(No.60603019,No.60602064,No.60702062);长江学者和创新团队发展计划(No.IRT0645)
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非负矩阵分解（NMF）已成为数据分析与处理的一种日益流行的方法.当数据矩阵不完全时,可用加权非负矩阵分解（WNMF）来分解矩阵.但是在WNMF算法中,对于给定的搜索方向,步长的选取一般来说不是最优的.本文研究了不完全非负矩阵分解（INMF）问题,提出了加速算法（AINMF）.首先,将INMF问题转化为交替地求解两个非负最小二乘（NNLS）问题.对于每个NNLS问题,在搜索方向上采用精确的步长.接着,分析了NNLS问题的算法复杂度.最后,试验结果证实了AINMF优于WNMF.
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