探索非负矩阵与张量分解：2009年全面指南

《非负矩阵与张量分解：2009年11月版》是一本详尽的专著，由Andrzej Cichocki、Rafal Zdunek、Anh Huy Phan和Shun-ichi Amari四位作者共同编撰，他们在日本的Riken脑科学研究所和波兰的华沙工业大学、系统研究 institute以及电信、信息学与声学研究所等机构工作。这本书共有472页，深入探讨了非负矩阵分解（NMF）和非负张量分解在多方式数据分析（Multi-way Data Analysis）以及盲源分离（Blind Source Separation）领域的应用。 非负矩阵分解（NMF）是一种数值方法，它将一个矩阵分解为两个非负矩阵的乘积，即A=WH，其中W是非负的列因子矩阵，H是非负的行因子矩阵。这种方法因其直观性、解释性强和在诸如图像处理、信号分析和文本挖掘等领域中的成功应用而受到关注。NMF强调数据的内在结构和成分，这对于理解和解释复杂数据集具有重要意义。 张量分解是矩阵分解的扩展，用于处理高维数据，尤其是多模态数据。与传统的线性代数工具不同，非负张量分解保留了数据的非负特性，有助于揭示数据的潜在模式和结构。在神经科学领域，这种技术被用于解析大脑信号，揭示神经活动的多维度特征。 本书涵盖了理论基础、算法设计、实际应用示例以及相关的数学背景，使得读者能够全面理解非负矩阵和张量分解的原理和技术细节。书中还讨论了如何通过这些方法进行特征提取、数据压缩、数据可视化和模型选择，以及在诸如音乐分析、遥感图像分析、基因表达数据解析等具体场景中的应用。 此外，版权信息表明，这本书由John Wiley & Sons有限公司出版，首次发行于2009年，并提供全球编辑办公室、客户服务和关于如何获取本书版权材料的详细信息。对于对非负矩阵和张量分解感兴趣的专业人士和研究人员来说，这是一本不可多得的参考资料，有助于他们深化理解并拓展在这些领域的实践能力。