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摘要：非负矩阵分解对于多元数据是有用的降维方法。分析两种不同的多元算法对于NMF。他们只是在在更新规则中乘法因子的有轻微的不同。一个算法显示去最小传统最小二乘损失，另一种是最小泛化的KL散度。这两算法的收敛可以使用一个辅助函数来证明收敛，类似于证明EM算法收敛时的辅助函数。算法也可被认为重新调节的梯度下降，其中重新调节因子选择最优来保证收敛。 摘要：非负矩阵分解对于多元数据是有用的降维方法。分析两种不同的多元算法对于NMF。他们