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2013-05-23 12:21
求翻译：What distinguishes our problem from other Sparse PCA formulations is that the projection involves only nonnegative weights of the original coordinates——a desired quality in various fields, including economics, bioinformatics and computer vision. Adding nonnegativity contributes to sparseness, where it enforces a partit是什么意思？ 待解决
 悬赏分：1
- 离问题结束还有
What distinguishes our problem from other Sparse PCA formulations is that the projection involves only nonnegative weights of the original coordinates——a desired quality in various fields, including economics, bioinformatics and computer vision. Adding nonnegativity contributes to sparseness, where it enforces a partit
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
什么其他稀疏的PCA制剂区分我们的问题是，在投影涉及原始坐标的唯一非负权重 - 在各个领域，包括经济，生物信息学和计算机视觉的所需质量。
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2013-05-23 12:23:18
什么区别我们的从其他稀稀落落的PCA公式化的问题是投射介入原始的座标期望质量的仅非负重量以各种各样的领域，包括经济、分析复杂生物资料的学科和计算机视觉。增加nonnegativity造成稀少，它强制执行分成在新的轴中的原始的座标。
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2013-05-23 12:24:58
什么区别我们的问题从其他稀稀落落的PCA公式化是投射介入仅nonnegative重量原始协调期望质量以各种各样的领域，包括经济、bioinformatics和计算机视觉。 增加nonnegativity对稀少贡献，它强制执行分成原始的座标在新的轴之中。 我们在大真实世界的数据集描述聚合到我们的最优化原则地方最宜计划的一个简单，并且高效率的重申协调下降类型，给好结果。
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2013-05-23 12:26:38
与其他稀疏 PCA 配方的区别在于我们的问题是投影涉及只非负权重的原始坐标 — — — — 在各个领域，包括经济学、 生物信息学和计算机视觉中的所需的质量。添加非负性有助于的稀疏，在那里它强制使用新的轴之间的原始坐标分区。我们描述种简单而又有效的收敛于局部最优我们优化准则的计划的迭代坐标下降类型在现实世界中大型数据集上有好的结果。
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2013-05-23 12:28:18
从其他稀少的 PCA 公式区分我们的问题的是发射含有原始同等者的仅非负面重量 -- 在各种地的一种所需质量，包括经济，生物数据信息和电脑视力。添加非消极性为稀少撰稿，其中它在新坐标轴中执行原始同等者的一个分割。我们描述到我们的优化标准的本地最适宜会合，在大现实世界上给好的结果的计划的一种简单可是有效重复同等下降的类型数据落下。
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