NMF：非负矩阵分解

“非负矩阵分解”是一种重要的数学与机器学习方法，在数据分析、信号处理和推荐系统等领域应用广泛。为便于书写和交流，该方法在英文中常被缩写为NMF。该缩写形式简洁清晰，有助于提高专业文献和技术文档的表达效率，尤其在跨学科研究和未分类的综合性场景中使用频繁。

Nonnegative Matrix Factorization具体释义

  • 英文缩写：NMF
  • 英语全称：Nonnegative Matrix Factorization
  • 中文意思：非负矩阵分解
  • 中文拼音：fēi fù jǔ zhèn fēn jiě
  • 相关领域： nmf 未分类的

Nonnegative Matrix Factorization的英文发音

例句

  1. An algorithm with regularization constrains for nonnegative matrix factorization ( RCNMF ) is proposed.
  2. 提出一种带有正则约束的非负矩阵分解(NMF)算法（RCNMF）。
  3. New Scheme for Decomposition of Mixed Pixels Based on Constrained Nonnegative Matrix Factorization(NMF)
  4. 基于约束非负矩阵分解(NMF)的混合象元分解新方法
  5. Lanczos Bidiagonalization Based Initialization : A Fast Head Start for Nonnegative Matrix Factorization(NMF)
  6. 基于Lanczos双对角化过程的非负矩阵快速分解的初始化方法
  7. Multi-Document Summarization Based on Nonnegative Matrix Factorization(NMF)
  8. 基于稀疏非负矩阵分解(NMF)的自动多文摘方法
  9. Theory of Nonnegative Matrix Factorization(NMF) was analyzed, and its solving method was applied into unsupervised spectral unmixing.
  10. 分析了非负矩阵因数分解的原理和求解方法，并将其应用在非监督解混中，通过实验证明了算法用于非监督解混的可行性。

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