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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 *** model of ONMF can be efficiently solved by the alternating direction method of multipliers and hierarchical alternating least squares *** the given matrix is huge,the cost of computation and communication is too ***,ONMF becomes challenging in the large-scale *** random projection is an efficient method of dimensionality *** this paper,we apply the random projection to ONMF and propose two randomized *** 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

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