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Global Minimization of the Projective Nonnegative Matrix Factorization

机译:投影非负矩阵分解的全局最小化

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摘要

The Nonnegative Matrix Factorization (NMF) is a widely used method in approximating high dimensional data. All the NMF type methods find only the local minimizers. In this paper, we use filled function method to find the global minimizer of the Projective Nonnegative Matrix Factorization optimal problem.
机译:非负矩阵分解(NMF)是一种近似高维数据的广泛使用的方法。所有NMF类型的方法都只能找到局部最小化器。在本文中,我们使用填充函数法来找到射影非负矩阵分解最优问题的全局极小值。

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