非负矩阵分解算法综述  

A Survey on Algorithms of Non-Negative Matrix Factorization

作　　者：李乐[1] 章毓晋[1] 

机构地区：[1]清华信息科学与技术国家实验室

出　　处：《电子学报》2008年第4期737-743,共7页Acta Electronica Sinica

基　　金：国家自然科学基金(No.60573148)

摘　　要：本文介绍了非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)的基本原理和性质,将现有NMF算法分为了基于基本NMF模型的算法和基于改进NMF模型的算法两大类,在此基础上较为系统地分析、总结和比较了它们的构造原则、应用特点以及存在的问题,最后预测和分析了未来NMF算法研究的可能方向.The fundamentals and properties of non-negative matrix factorization （NMF） are introduced, and available NMF algorithms are classified into two categories： basic NMF model-based algorithms and improved NMF model-based algorithms, Based on these, the design principles, application characteristics, and existing problems of the algorithms are systematically discussed. Be- sides, some open problems in the development of NMF algorithms are presented and analyzed.

关 键 词：非负矩阵分解 多元数据描述 特征提取 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]