基本信息

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文档摘要

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基于正交因子的非负矩阵分解算法：原理、优化与应用探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据以前所未有的速度增长，涵盖了各个领域，如医疗、金融、社交网络、图像与视频处理等。如何有效地处理、分析和理解这些海量数据，从中提取有价值的信息，成为了众多领域面临的关键挑战。矩阵分解技术作为一种强大的数据处理工具，应运而生并得到了广泛的应用。

矩阵分解旨在将一个高维矩阵分解为多个低维矩阵的乘积，通过这种方式，能够降低数据的维度，减少存储空间，同时保留数据的关键特征和内在结构，在降维、特征提取、数据压缩等任务中发挥着重要作用，为解决高维数据处理问题提供了有效的途径。常见的矩阵分解方法包括