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非负矩阵因子分解（non-negative matrix factorization，NMF）是对非负数据处理的一种多元统计分析方法。NMF分解结果没有“负值”，易于理解和解释，具有比较明确的物理化学意义。由于其多解的特征，文献介绍的NMF算法并不能直接用于化学混合信号解析。作者根据化学波谱的基本特征（化学波谱的平滑性、色谱的单峰性以及质谱的稀疏性）对NMF算法进行了改进，缩小了其多解范围。应用改进的NMF进行模拟HPLC-DAD型两维数据（其中色谱严重重叠和完全重叠）和苍术GC／MS实验数据解析，得到了