矩阵分解 (decomposition, factorization)是将矩阵拆解为数个矩阵的乘积，可分为三角分解、满秩分解、QR分解、Jordan分解和SVD（奇异值）分解等，常见的有三种：1)三角分解法 (Triangular Factorization)，2)QR 分解法 (QR Factorization)，3)奇异值分解法 (Singular Value Decomposition)。
矩阵分解 matrix decomposition ; Matrix Factorization ; matrix decomposing
非负矩阵分解 non-negative matrix factorization ; NMF ; Sparse Non-negative Matrix Factorization
稀疏矩阵分解法 [流] split coefficient matrix method ; split coefficient matrix
局部非负矩阵分解 LNMF
核非负矩阵分解 KNMF
约束的非负矩阵分解 CNMF
对称非负矩阵分解 symmetrical nonnegative matrix factorization ; SNMF
受限非负矩阵分解算法 CNMF
多层矩阵分解方法 MLMDA
矩阵分解法 matrix decomposition method ; SVD ; singular-value decomposition
A new text clustering approach based on non-negative matrix factorization is presented.
提出一种基于非负矩阵分解的文本聚类方法。
参考来源 - 基于NMF的文本聚类方法 in CAs a matrix decomposition method, singular value decomposition (SVD) can be used to extract algebraic features from images.
2.作为一种矩阵分解方法,奇异值分解可用于提取图像的代数特征。
参考来源 - 基于小波变换和模糊粗糙集技术的图像识别Based on the analysis of characteristic,improvement and application of wave front method,some improved arithmetic are proposed,such as matrix decomposing,large number processing,node dividing and numbering,calculating factor including,big wave setting.
在分析波前法特点、改进算法和应用领域的基础上,提出了矩阵分解、大数处理、节点划分及编号、松弛因子、大波浪等改进算法,从而突出了分散存储的优势。
参考来源 - 巨大节点数有限元运算的波前法综述及改进·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
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