简介:借鉴非负矩阵分解的重构思想,提出基于非负矩阵分解的数据重构。该方法主要通过非负矩阵分解得到重构数据集,其与原始数据集之间存在不同,从而可以降低高维数据多噪声的影响。两个人脸图像数据集的识别结果表明,该方法可以提高识别准确率。
简介:将网络连边的产生机制和其社团结构结合在一起,基于社团结构决定网络连边的假设推导出节点间的连接概率矩阵并表达为矩阵乘积的形式,然后利用非负矩阵分解得到节点间的连接概率矩阵进行网络重建。设计实验并在几个真实的网络数据上测试,相比基于相似度的网络重构算法,该算法取得了更好的网络重构效果。
简介:提出一种解决大规模非负矩阵分解的分布式算法.非负矩阵分解一直是矩阵分解领域中的热点问题之一,已有一些相关的算法.但是,对于大规模的非负矩阵,至今尚无高效的方法.本文采用近来解决大数据的分布式思想和并行式计算方法,并将它们与传统的矩阵分解算法相结合,提出一种基于并行式计算的分布式网络算法,以此实现大规模的非负矩阵分解问题.实验结果表明,所提出的算法较一般的分布式算法与集中式矩阵分解的算法更加有效和快速.
简介:为了了解复杂网络的特性,研究了复杂网络中的社区交叠现象,将非负矩阵分解算法用于社区检测问题。而传统的用于社区检测SNMF模型是通过离散化参数的取值范围,然后遍历得到参数的最优值,对参数的优化方法不能准确而快速搜索到最优解。利用遗传算法对参数进行优化,能够准确的找到参数的最优解,从而得到最优的社区划分。并且能够检测出交叠节点和异常节点,该算法也适应于大规模的数据。
简介:文章针对特殊的非负矩阵,应月简单的相似变换,使矩阵保持非负性且最大行和减小,从而得到行和为正非负矩阵Perron根的新上界.
简介:讨论了非负矩阵谱半径(或Perron根)的相关性质,得到其谱半径的一个上下界.
简介:通过代数的方法对非负矩阵的性质进行了进一步的研究。对非负矩阵的幂次的性质进行了讨论,随后给出了非负矩阵一些性质的刻画,并给出了一些例子,以加强对非负矩阵性质的理解;研究了关于正矩阵的最大特征值和最大行和与最小行和之间的一个关系
简介:对于n阶复(或实)矩阵A,如果存在n阶酉矩阵(或正交阵)Q和n阶上三角矩阵R,使得A=QR,则称之为A的QR分解.方阵A的QR分解总是存在的.在进行分解时,所用的主要工具是镜面反射阵(Householder)和旋转阵(Givens).
简介:矩阵的分解是一个比较复杂的概念,如何把给定的一个矩阵进行分解,常使初学者不知所措,本文通过一系列例子来说明矩阵分解的一般方法.一个m×n非零矩阵A的秩定义为A的不等于零的子式的最高阶数.若秩A=7,则A可以通过初等变换变成(?)初等变换可以通过乘初等矩阵来实现,因此A总可以表示成A=P(?)其中P、Q分别是m阶、n阶可逆矩阵.该式是一个基本的、但非常方用的表达式,它告诉我们可以通过便于处理的可逆矩阵P、Q和简单矩阵(?)来把握一般矩阵A的分解.
简介:给出基本初等矩阵的定义,得出任何方阵都可分解为有限个基本初等矩阵的乘积的结论.
简介:本文根据矩阵的初等变换,提出一种简便的分解矩阵的方法。
简介:在本文中,我们证明了对一个反Krylov矩阵作QR分解后,利用得到的正交矩阵可以将一个具有互异特征值的对称矩阵转化为一个半可分矩阵的形式,这个结果表明了反Krylov矩阵与半可分矩阵之间的联系.另外,我们还证明了这类对称半可分矩阵在QR达代下矩阵结构保持不变性.
简介:讨论了矩阵的秩分解,对几个有关矩阵秩的结论给出与一般教材中不同的证明,同时给出不计算两个矩阵的乘积直接求乘积的秩的方法。
简介:在K-次酉矩阵分块形式的基础上,讨论了这类矩阵的块型QR分解、块型奇异值分解和块型混合分解的几种形式,得出了一些新的结果.
简介:用等价关系Q^~出了完全Rees矩阵半群的一种分解.而且得到了它的每个Q^~一类的表示.
简介:介绍了一种用初等矩阵来估计非负矩阵的perron根(谱半径)的方法,如恰当选用初等矩阵可以得到较一般结论更精确的解。
简介:在酉矩阵概念的基础上,给出了J-右(左)酉矩阵的定义,讨论了其基本性质,并得出几种特殊分解的方法,得出了一些新的结果.
简介:矩阵的三角分解(LU分解)是矩阵分解中最简单、最基础的一种。本文主要对矩阵的三角分解理论分析作了比较全面的统述,它包括矩阵三角分解存在唯一性的充要条件、存在性的充要条件等.并介绍了三类特殊矩阵的三角分解,且对矩阵三角分解的计算及应用作了较详细的论述.最后,本文特别例举了比较有意思的简单多项式矩阵的分解。
简介:摘要目前铁路工程已普遍实行清单计价模式,而企业进行经营过程中必须深层次的进行分解,详细进行分析查找盈亏,所以在蒙华铁路开展“蒙华实验室活动”,其中“运用责矩阵法强化成本管控促进责任成本分解、考核、兑现”作为重点研究课题,从“月度责任成本分解”找突破口,杜绝以“子目层面”单独制定完成数量和产值来指导月度施工,采用责任矩阵法将责任细化到工料机,通过工号、部位确定责任部门、责任人,进一步将责、权、利的关系明确,落实责任、及时奖罚,促进成本有效管控。
简介:J.H.Yun提出了一种新的计算块三对角M矩阵预条件的算法,这种方法具有天然的并行性,解决了ILU分解不易并行化的缺点,能有效节约计算时间。以对称M矩阵作为例子,将以上方法推广到一般的对称M矩阵,使得在构造这一类矩阵的不完全分解预条件方法时,能够更加快速有效。关于预条件子的定理及其证明将会被给出。最后,数值实验将会被用来验证我们的定理结论。
应用非负矩阵分解的数据重构
基于非负矩阵分解的复杂网络重构
非负矩阵分解的分布式算法
基于非负矩阵分解的社区检测算法
非负矩阵Perron根的上界
非负矩阵谱半径的估计
非负矩阵的基本性质研究
浅谈矩阵的QR分解
如何把握矩阵的分解
基本初等矩阵与矩阵的分解
基于矩阵初等变换的矩阵分解法
基于反Krylov矩阵正交分解的半可分矩阵
矩阵的秩分解与矩阵乘积的秩
K-次酉矩阵的块型分解
完全Rees矩阵半群的分解及性质
初等矩阵在界定非负矩阵perron根中的应用
J-右(左)酉矩阵的性质与分解
矩阵的三角分解及其应用研究
运用责任矩阵加强责任成本分解、考核、兑现
对称M矩阵的并行不完全分解预条件