检索结果-南通市图书馆

Randomized algorithms for Orthogonal Nonnegative Matrix Factorization

Journal of the Operations Research Society of China 2023年第2期11卷 327-345页

作者： Yong-Yong Chen Fang-Fang Xu College of Mathematics and Systems Science Shandong University of Science and TechnologyQingdao 266590ShandongChina

Orthogonal nonnegative matrix factorization(ONMF)is widely used in blind image separation problem,document classification,and human face recognition.The model of ONMF can be efficiently solved by the alternating direction method of multipliers and hierarchical alternating least squares method.When the given matrix is huge,the cost of computation and communication is too high.Therefore,ONMF becomes challenging in the large-scale setting.The random projection is an efficient method of dimensionality reduction.In this paper,we apply the random projection to ONMF and propose two randomized algorithms.Numerical experiments show that our proposed algorithms perform well on both simulated and real data.

关键词： Orthogonal nonnegative matrix factorization Random projection method Dimensionality reduction Augmented lagrangian method hierarchical alternating least squares algorithm

来源：

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：