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《基于最小二乘法的非负矩阵分解算法及应用》
一、引言
在信号处理、数据分析和图像处理等多个领域中，矩阵分解技术得到了广泛的应用。非负矩阵分解（Non-negativeMatrixFactorization，NMF）作为一种重要的矩阵分解方法，在处理非负数据时具有独特的优势。本文将详细介绍基于最小二乘法的非负矩阵分解算法，并探讨其在实际应用中的价值。
二、非负矩阵分解算法概述
非负矩阵分解是一种将非负矩阵分解为两个非负矩阵乘积的算法。该方法可以有效地提取数据的内在结构，常用于主题模型、图像处理和信号处理等领域。非负矩阵分解的基本思想是，通过最小化原始数据矩阵与两个非负矩阵乘积之间的误差，来寻
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