说明：非负矩阵分解在潮汐分析和预报中的应用研究_李煜

全国研究生数学建模竞赛(GMCM)

说明：图正则化的非负矩阵分解，matlab代码。

图正则 GNMF 图正则化 非负矩阵分解 正则化-非负

说明：人脸检测：A 循环加权平均方法 L1 低秩矩阵分解的缺少的条目

matlab 矩阵 分解 缺少 方法

说明：非负矩阵分解nmf，通过迭代w和h，收敛后输出最终w和h。

nmf 非负矩阵分解

说明：非负矩阵分解的最新算法的matlab实现，以及多种算法之间的对比，和在图像识别中的应用,实测可用。

NeNMF 非负矩阵分解

说明：数据矩阵运用非负矩阵分解算法，分解得到两个低维矩阵，并用于信号分离。

信号-分解 非负矩阵分离 信号分解 cochleagram 非负矩阵

说明：用matlab进行矩阵的分解，分别进行Lu矩阵分解、不完全LU分解、不完全cholesky分解和Cholesky分解

LU-分解 矩阵分解MATLAB LU分解矩阵 矩阵分解 不完全lu分解

说明：此篇论文是利用稀疏低秩矩阵分解来实验的鲁棒图片的矫正。

矩阵低秩 低秩稀疏分解 低秩 低秩矩阵 矩阵低秩分解

说明：NMFs算法（带稀疏度约束的非负稀疏矩阵分解）用于实现基于人脸局部特征的人脸识别，通过近似的矩阵分解进行空间降维。

矩阵降维 局部特征分解 recognition-faces 降维 face-features-matlab

说明：极化SAR图像处理中的目标特征矩阵分解程序

sar-decomposition 极化SAR-分解 matlab-极化分解 极化SAR，矩阵 SAR极化分解