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说明:非负矩阵分解 (NMF) 已成为最广泛使用的聚类技术的探索性数据之一分析。但是,由于每个数据点进入平方的残留错误的目标函数与大了一些局外人错误很容易地主宰的目标函数。在本文中,我们提出了鲁棒流形的非负矩阵分解使用 ℓ2、 1-范数和整合 NMF 和相同的聚类框架下的谱聚类 (RMNMF) 方法。我们...
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说明:EMD分解方法是基于以下假设条件:⑴数据至少有两个极值,一个最大值和一个最小值;⑵数据的局部时域特性是由极值点间的时间尺度唯一确定;⑶如果数据没有极值点但有拐点,则可以通过对数据微分一次或多次求得极值,然后再通过积分来获得分解结果。这种方法的本质是通过数据的特征时间尺度来获得本征波动模式,然后分解数...