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Introduction of Textual Data Preprocessing (5) 词中发现隐藏语意 克服一词多义(Polyseme)和一义多词(Synonymy)问题 主要理论基础 线性代数的奇异矩阵分解法(Singular Value Decomposition, SVD) SVD估测矩阵维度, 使用关键字的组合来描述文件集中潜在的槪念 SVD使用特征缩减的方法 从原始的
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稀疏矩阵分解法 [流] split coefficient matrix method ; split coefficient matrix
非负矩阵分解法 Non-Negative Matrix Factorization
矩阵因子分解方法 matrix factorization method
受限非负矩阵分解算法 CNMF
多层矩阵分解方法 MLMDA
非负矩阵分解算法 SNMF ; Non-negative Matrix Factorization
矩阵I分解法 matrix I decomposition
多层矩阵分解算法 Multilevel Matrix Decomposition Algorithm
本文用矩阵分解法给出该反问题在正定矩阵类及正交矩阵类中的通解。
General solutions of above inverse problem in positive definite matrix and in orthogonal matrix are given here by using factorization method of matrix.
本文对用于DOA估计的矩阵分解法进行了分析，证明了它是一种子空间方法。
The matrix decomposition method for DOA estimation is analyzed. It is proved that the method is a subspace method.
然后将其与地震子波褶积，使其求解结果与实际地震数据的最小平方问题归结为求解一大型稀疏矩阵方程，并采用奇异位分解法求解。
The least square problem of the convolution result and real seismic data can be considered as the solution of a huge rarefactional matrix equation, which can be solved by singular value decomposition.
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