A constrained sparse algorithm for nonnegative matrix factorization

作者：Li Chenming; Zhang Shiming; Li Changli^*

来源：Journal of Sichuan University(Engineering Science Edition), 2015, 47(2): 108-111.

DOI：10.15961/j.jsuese.2015.02.016

• 2-norm
• Coefficient matrix
• Correlated components
• Non-negative matrix factorization algorithms
• Nonnegative matrix factorization
• Sparse algorithms
• Sparseness
• Sparseness constraints

针对非负矩阵分解中系数矩阵不够稀疏的问题,提出一个新的约束非负矩阵分解算法。在经典非负矩阵分解的优化函数中施加稀疏性约束,并对分解系数矩阵施加最小相关约束,与此同时对基矩阵施加2-范数约束,在保证非负约束和分解精度的基础上,使分解后得到的矩阵尽可能稀疏,这样可以更加节省存储空间,分解结果更优。对比实验表明,提出的算法具有更好的稀疏性,且实验误差更小。

• 出版日期2015-3-20
• 单位河海大学