李春梅;吕林章;陈，珍 加权非负矩阵三因子化的数值方法。 （英语） Zbl 1468.65041号 东亚J.应用。数学。 10，第2期，256-273（2020年）. 摘要：研究了聚类分析中的（Q）加权非负矩阵三因子问题，得到了其最优解的必要条件。该问题通过近似交替非负最小二乘法和加速方案来解决。研究了这些方法的收敛性。数值算例表明了所提方法的可行性和有效性。 MSC公司： 65层99 数值线性代数 15A23型 矩阵的因式分解 15个B48 正矩阵及其推广；矩阵的锥 关键词：非负矩阵分解;必要条件;PANLS方法;ELS技术;聚类分析 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{C.-M.Li}等人，《东亚应用杂志》。数学。10，第2号，256--273（2020；Zbl 1468.65041） 全文： 内政部 参考文献： [1] [1] E.G.Birgin、J.M.Martínez和M.Raydan，凸集上的非单调谱投影梯度法，SIAM J.Optim.10，1196-1211（2000）·兹比尔1047.90077 [2] [2] E.G.Birgin、J.M.Martínez和M.Raydan，凸集上的非精确谱投影梯度方法，IMA J.Numer。分析23539-559（2003）·兹比尔1047.65042 [3] [3] S.Bonettini、R.Zanella和L.Zanni，约束图像去模糊的缩放梯度投影方法，反问题25152-171（2009）·Zbl 1155.94011号 [4] [4] R.Borsdorf，《结构化矩阵贴近问题：理论和算法》，曼彻斯特大学博士论文（2012年）。 [5] [5] Y.Chen，L.Wang和M.Dong，半监督异质数据协同聚类的非负矩阵分解，IEEE Trans。知识。Data Eng.221459-1474（2010）。 [6] [6] H.Cho，I.Dhillon，Y.Yuan和S.Sra，基因表达数据的最小和平方残差联合聚类，载于《2004年SIAM国际数据挖掘会议论文集》，第114-125页，布埃纳维斯塔湖（2003）。 [7] [7] I.S.Dhillon，S.Mallela和D.S.Modha，信息论协同聚类，KDD，（2003）。 [8] [8] C.Ding，T.Li和M.Jordan，凸和半非负矩阵分解，IEEE Trans。模式分析矩阵智能1，45-55（2010）。 [9] [9] 段晓凤，白建中，李建凤，彭建杰，关于Q加权最近相关矩阵问题的低阶解，Numer。《线性代数应用》23340-355（2016）·Zbl 1413.62075号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。