基本信息

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文档摘要

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约束非负矩阵分解算法：原理、优化与多领域应用探索

一、引言

1.1研究背景与意义

1.1.1大数据时代下的矩阵分解需求

在当今大数据时代，数据量呈现出爆炸式增长，数据维度也愈发复杂。从互联网领域的海量用户行为数据、社交媒体上的文本与图像信息，到生物医学领域的基因表达数据、医疗影像数据，再到金融领域的交易记录、市场行情数据等，这些数据不仅规模庞大，而且包含着高维度的特征。例如，在基因表达数据中，一个实验可能涉及到成千上万个基因的表达量测量，形成高维的矩阵数据；在图像识别任务中，一幅图像可能被表示为包含大量像素点信息的高维向量，多个图像组成的数据集便构成高维矩阵。

高维数据的处理和分析面临诸