非负矩阵分解是一种约束矩阵元素非负的矩阵分解技术。非负矩阵分解将高维的数据矩阵分解成为低维的基矩阵和系数矩阵,解决数据压缩与聚类等数据挖掘任务。非负矩阵分解在机器学习、图像处理等领域得到广泛应用,未来仍有较大的发展空间。本文对非负矩阵分解方法的发展历史、算法和实际应用等方面进行阐述,并分析非负矩阵分解现有的不足,指出进一步研究的方向。
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