动态学习的非负矩阵分解算法

对现有增量型非负矩阵分解算法存在的一些缺陷进行改进,给出了一个基于误差判断的增量算法有效性准则.在此基础上,利用增加样本前的非负矩阵分解结果进行增量分解初始化,提出了一种新的动态非负矩阵分解算法.在多个数据集上的实验结果表明该算法可以实现对基矩阵和编码矩阵的即时更新,且具有较低的计算复杂度,在处理动态数据集时,还可有效识别噪声点,是一个有效的动态分解算法.