高维数据非负矩阵分解方法

作者: 管乃洋，陶大程

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已完结现代当代当代文学

目录 (127章)

倒序

正文

1.1　本书研究背景及意义 1.2.1　非负矩阵分解发展历史 1.2.2　国内外研究机构 1.2.3　非负数据降维研究现状 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 2.1.1　相似性度量 2.1.2　先验信息 2.1.3　扩展模型 2.2　非负矩阵分解理论问题 2.2.1　数据表示特性 2.2.2　维数选择 2.2.3　非负矩阵分解与聚类分析算法的等价关系 2.3　优化算法 2.3.1　初始化方法 2.3.2　不精确块迭代方法 2.3.3　精确块迭代方法 2.3.4　随机规划方法 2.3.5　多层分解方法 2.3.6　在线优化算法 2.3.7　并行与分布式算法 2.4.1　数据挖掘 2.4.2　模式识别 2.5　本章小结与讨论第3章　非负块配准框架 3.1　引言 3.1.1　局部优化 3.1.2　全局配准 3.2　非负块配准框架 3.2.1　基于KL距离的NPAF 3.2.2　基于欧几里得距离的NPAF 3.2.3　计算复杂性分析 3.2.4　非负数据降维算法框架比较 3.3　非负数据降维算法的分析 3.3.1　非负矩阵分解 3.3.2　局部非负矩阵分解 3.3.3　判别非负矩阵分解 3.3.4　图罚分非负矩阵分解 3.4　非负块配准框架派生模型实例 3.4.1　非负PCA模型 3.4.2　非负LLE模型 3.4.3　非负LTSA模型 3.5　本章小结与讨论第4章　非负判别局部块配准模型 4.1　引言 4.2　模型定义 4.2.1　数学描述 4.2.2　两类NDLA模型 4.2.3　流形学习角度的解释 4.3　改进NDLA模型 4.4　模型求解算法 4.4.1　乘法更新规则 4.4.2　计算复杂性 4.5.1　人脸识别 4.5.2　手写体识别 4.5.3　局部特征提取 4.5.4　结果分析 4.6　本章小结与讨论第5章　非负块配准框架快速梯度下降算法 5.1　引言 5.2　改进乘法更新规则 5.3　快速梯度下降算法 5.3.1　单步长快速线搜索 5.3.2　多步长快速线搜索 5.3.3　平衡多步长快速线搜索 5.4　基于欧几里得距离的NPAF优化 5.4.1　NPAFE快速梯度下降算法 5.4.2　NPAFE投影梯度下降算法 5.4.3　计算复杂性分析 5.5　非负块配准框架派生模型优化 5.6　数值试验 5.6.1　单步长快速梯度下降算法 5.6.2　多步长快速梯度下降算法 5.7　本章小结与讨论第6章　非负矩阵分解最优梯度下降算法 6.1　引言 6.1.1　非负矩阵分解优化算法研究现状 6.1.2　最优梯度下降算法 6.2　非负矩阵分解最优梯度下降算法 6.2.1　非负最小二乘优化算法 6.2.2　非负矩阵分解优化算法 6.2.3　扩展模型优化算法 6.3　非负块配准最优梯度下降算法 6.3.1　派生模型优化算法 6.4　试验结果 6.4.1　非负矩阵分解优化(1)6.4.1　非负矩阵分解优化(2)6.4.2　图正则非负矩阵分解优化 6.5　本章小结与讨论第7章　非负矩阵分解在线优化算法 7.1　引言 7.1.1　在线非负矩阵分解研究现状 7.1.2　INMF-VC算法 7.1.3　OMF-DA算法 7.1.4　健壮随机近似算法 7.2　基于RSA的在线非负矩阵分解算法 7.2.1　缓冲池策略 7.2.2　计算复杂性 7.2.3　收敛性分析 7.3　非负矩阵分解扩展模型的在线优化 7.3.1　滑动窗口更新扩展 7.3.2　距离度量扩展 7.3.3　稀疏约束扩展 7.3.4　平滑约束扩展 7.3.5　盒约束扩展 7.4　数值试验 7.4.1　在线非负矩阵分解效率比较 7.4.2　人脸识别 7.5　本章小结与讨论第8章　非负矩阵分解典型应用实例 8.1　引言 8.2　模式识别 8.2.1　YALE数据集 8.2.2　ORL数据集 8.2.3　UMIST数据集 8.2.4　CMUPIE数据集 8.2.5　基于局部的数据表示 8.2.6　参数选择 8.3　数据挖掘 8.4　信息检索 8.4.1　Corel5K数据集 8.4.2　IAPRTC12数据集 8.4.3　ESPGame数据集 8.5　本章小结与讨论反侵权盗版声明

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