非负矩阵分解算法可靠性分析

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1、乂主键占大葦ＤＡＬＩＡＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ工福硕±享恆巧又ＭＡＳＴＥ民ＡＬＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ幽．．．非负矩阵分解算法可靠性分析工程领域电信学部生物医学工程系作者姓名遇宏二＿＿＿＿＿援＿指导教师＿＿＿么圭裕教２０１６７０答辩日期＾＾．专业学位硕±学位论文非负矩阵分解算法可靠性分析Ｒｅ－ｔｉｖｅａｔｒｘＦａｄｏｒｉｚａｏｎｌｉａｂｉｌｉｔＩｉｒｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎｏｆＮｏｎｎ巧ａＭｉ

2、ｔｉｙＡｌｏｒｉｔｈｍｓｇ作者姓名一：周天工程领域：电信学部生物医学工程系０８８学号：３１４０９指导教师：丛丰裕教授２日：２０１６年５月完成日期＿夫么巧义夫＃ＤａｌｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用内容和致谢的地方外，本论文不包含其他个人或集体芭经发表的研究成果，也不包含其他邑申请

3、学位或其他用途使用过的成果一。与我同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。学位论文题目：非负矩阵分解算法可靠性分析一作者签名：日期：年／月日词式＿７大连理工大学专业学位硕±学位论文摘要本文研究的主要目的是使用聚类分析的手段来比较不同非负矩阵分解算法？（ＮｏｎｎｅｇａｔｉｖｅＭａｔｒｉｘＦａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ，ＮＭＦ）可靠性和可靠性上的差异。此外，尝试不同的聚类

4、算法，找到更加适合ＮＭＦ算法的聚类方法。一一一ＮＭＦ算法应用在脑电数据的成分提取和分解中本文使用种新的方法。非负一矩阵分解，，种新的维数约减范式自提出来己经被广泛的应用到各个领域。提出非一负矩阵范式Ｗ来，基于其他些约束条件非负矩阵算法大量的产生。非负矩阵算法因为一一其自带的非负性这特征，因此它分解的结果拥具有极高的物理意义和可解释性。这算法可Ｗ从我们观测到的信号中提取特征和源成分，并且，ＮＭＦ算法分解得到的成分中的约束条件仅仅是数据本身所自带的非负性并没有其他，诸如正交性和独

5、立性等限制条件，ＮＭＦ，采用迭代更新的准则，初始值都是随。然而大多数的算法都是自适应的ＮＭＦ一ＮＭＦ机生成，因此其算法分解得到的结果是不稳定的，也就是说，用个算法对同＾个数据分解两次所得的结果可能是不一样的。本研究整理的软件包，使用聚类的方式来比较不同非负矩阵分解算可靠性和可靠性一ＮＭＦ算一的差异，然后多次运行对同，比。首先选定个法个数据进行分解如分解５０次，因此我们可得到５０个成分矩阵和系数矩阵，接着将这５０个成分矩阵或系数矩阵一，组成个大的非负矩阵，连接起来使用聚类算

6、法对其进行聚类的分析，通过聚类结果来衡量不同ＮＭＦ算法可靠性的差异。本研究只是引入了聚类的方式来比较ＮＭＦ算法的可靠性，并没有对ＮＭＦ算法提出什么改进了优化可Ｗ提高可靠性的方法。因为其核也思路是使用聚类算法，因此在论，我着重介绍了不同的聚类算法文的后半部分。尝试寻找更适合ＮＭＦ算法的聚类方法。关键词：非负矩阵分解算法；静息态脑电；聚类；可靠性；－－１非负矩阵分解算法可靠性分析民ｅ－ｌｉａｂｉｌｉｔＩｎｖｅｓｔｉａｔｉｏｎｏｆＮｏｎｎｅａｔｉｖｅＭａｔｒｉｘ

7、ＦａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍｓｙｇｇＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｉｓｒｅｓｅａｒｃｈａｉｍｓｔｏｕｓｅｃｌｕｓｔｅｒａｎａｌｙｓｉｓｔｏｅｖａｌｕａｔｅ化ｅｓ化ｂｉｌｉｔｙａ打ｄｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆ－ＮＭＦｄｉｆｆｅｒｅｎｔＮｏｎｎｅａｔｉｖｅＭａｔｒＦ化ｔｉ．ＦｔｉｘａｃｒｉｚａｏｎａｌｏｒＵｈｍｓｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅｒｉｎｇ（）ｇ，ｙｇｄｍｅｔｈｏｄｓｔｉｌｌｌＮＭＦｌ．ｉｆｆｅｒｅｎｔｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｏ

8、ｆｉｎｄｍｏｒｅｓｕｔａｂｅｃｕｓｔｅｒａｎａｓｉｓｆｏｒａｏｒｋｈｍｓｙｇｉｔｈ－ＭａｔｒＴｈｉｓｓ扣ｄｙｒｅｓｅｎｔｓｄｅｖｅｌｏａｎｄｕｓｎｏｆｅｎｅｗｍｅｔｈｏｄｎａｍｅｄＮｏｎｎｅａｔｉｖｅｉｘｐｐｇｇＦａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ（ＮＭＦ）ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｏｎｅｌｅｃｔｒｏｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｍ（ＥＥＧ）ｄａｔａ．ＮＭＦ，ｒｅｌａｔｉｖｅｌｙｎｏｖｅｉｍｆｂｉｍｅｎｓｉｏｎａｔｒｅｃｉｏｎａｎ