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An Alternating Rank-k Nonnegative Least Squares Framework (ARkNLS) for Nonnegative Matrix Factorization

数学 秩（图论） 非负矩阵 因式分解 组合数学 非负矩阵分解 QR分解 基质（化学分析） 最小二乘函数近似 域代数上的 矩阵分解 应用数学 纯数学 对称矩阵 算法 统计 特征向量 物理 复合材料 估计员 量子力学 材料科学
作者
Delin Chu,Wenya Shi,Srinivas Eswar,Haesun Park
出处
期刊：SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications [Society for Industrial and Applied Mathematics]
日期：2021-01-01 卷期号：42 (4): 1451-1479 被引量：11
链接
arxiv.org arxiv.orgdoi.org
标识
DOI：10.1137/20m1352405
摘要
An Alternating Rank-k Nonnegative Least Squares Framework (ARkNLS) for Nonnegative Matrix Factorization
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