NMF：负矩阵分解

负矩阵分解（Negative Matrix Factorization，常缩写为NMF）作为一种常用的矩阵分解方法，广泛应用于数据降维、特征提取和模式识别等多个综合领域。该术语的缩写形式NMF便于学术交流与日常书写，尤其适用于处理未分类或非负数据矩阵的相关研究问题，有助于提升计算效率和模型可解释性。

negative Matrix Factorization具体释义

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

negative Matrix Factorization的英文发音

例句

  1. Non negative matrix factorization algorithm is a kind of high order matrix dimensionality reduction method, has a simple, interpretable advantages, which can keep the NMF algorithm is applied to the matrix dimensionality reduction.
  2. 而非负矩阵分解(NMF)算法是一种对高维矩阵进行降维的方法，具有实现简单、可解释性强等优点，从而可以把NMF算法应用到矩阵降维中。
  3. In the feature extraction process, a new face recognition method based on CSVD and non negative matrix factorization ( NMF ) is presented.
  4. 在人脸识别特征提取环节，提出了CSVD算法与非负矩阵因子（NMF）算法特征数据相融合的人脸识别算法。
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