基本信息

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文档摘要

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稀疏约束非负矩阵分解方法及其多领域应用的深度剖析

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、图像、文本等。如何有效地处理、分析和理解这些海量的数据，成为了众多领域面临的关键挑战。矩阵分解作为一种强大的数据处理技术，能够将高维数据矩阵分解为低维矩阵的乘积，从而实现数据的降维、特征提取和潜在模式挖掘。非负矩阵分解（Non-NegativeMatrixFactorization，NMF）作为矩阵分解的重要分支，因其独特的非负性约束，在处理非负数据时展现出诸多优势，得到了广泛的关注和应用。

非负矩阵分解要求分解得到的矩阵元素均