@第{JCM-36-761条，author={朱向祥、李继成和张卓生}，title={带约束的非负矩阵分解}，journal={计算数学杂志}，年份={2018年}，体积={36}，数字={6}，页数={761--775}，抽象={本文研究了带约束非负矩阵分解（band NMF）问题：对于给定的非负矩阵$Y$，将其分解为$Y≈AX$，其中$a$是非负矩阵，$X$是非负块带矩阵。该因子分解模型将单个低秩子空间模型扩展为多个重叠低秩个子空间的混合，不仅可以提供稀疏表示，还可以从数据集中捕获重要的分组结构。基于重叠子空间聚类和捕获相邻子空间之间的重叠程度，提出了两种简单实用的算法来解决频带NMF问题。对合成数据和实际图像数据的数值实验表明，频带NMF提高了NMF在数据表示和处理方面的性能。
},issn={1991-7139}，doi={https://doi.org/10.4208/jcm.1704-m2016-0657},url={http://global-sci.org/intro/article_detail/jcm/12601.html}}
TY-JOUR公司带约束的T1-非负矩阵分解AU-Zhu，湘乡AU-李继成AU-Zhang、ZhooshengJO-计算数学杂志VL-6SP-761EP-7752018年上半年DA-2018年8月序号-36做-http://doi.org/10.4208/jcm.1704-m2016-0657UR-（欧元）https://global-sci.org/intro/article_detail/jcm/12601.htmlKW-非负矩阵分解、带结构、子空间聚类、稀疏表示、图像压缩。AB公司-本文研究了带约束非负矩阵分解（band NMF）问题：对于给定的非负矩阵$Y$，将其分解为$Y≈AX$，其中$a$是非负矩阵，$X$是非负块带矩阵。该因子分解模型将单个低秩子空间模型扩展为多个重叠低秩个子空间的混合，不仅可以提供稀疏表示，还可以从数据集中捕获重要的分组结构。基于重叠子空间聚类和相邻子空间之间重叠程度的捕获，提出了两种简单实用的算法来解决带NMF问题。对合成数据和实际图像数据的数值实验表明，频带NMF提高了NMF在数据表示和处理方面的性能。
朱湘祥、李继成和张卓生。(2020). 带约束的非负矩阵分解。计算数学杂志.36(6).761-775.doi:10.4208/jcm.1704-m2016-0657
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