論文の概要: Finding Rule-Interpretable Non-Negative Data Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01483v2
• Date: Mon, 03 Feb 2025 18:24:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 14:24:44.034333
• Title: Finding Rule-Interpretable Non-Negative Data Representation
• Title（参考訳）: 規則解釈可能な非負データ表現の探索
• Authors: Matej Mihelčić, Pauli Miettinen,
• Abstract要約: ルールベース記述と部分ベース表現の利点を融合したNMF方式を提案する。 潜在因子、それらの相互作用と値範囲の重要な属性を明らかにすることに加えて、このアプローチは集中的な埋め込みを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2430809884830318
• License:
• Abstract: Non-negative Matrix Factorization (NMF) is an intensively used technique for obtaining parts-based, lower dimensional and non-negative representation. Researchers in biology, medicine, pharmacy and other fields often prefer NMF over other dimensionality reduction approaches (such as PCA) because the non-negativity of the approach naturally fits the characteristics of the domain problem and its results are easier to analyze and understand. Despite these advantages, obtaining exact characterization and interpretation of the NMF's latent factors can still be difficult due to their numerical nature. Rule-based approaches, such as rule mining, conceptual clustering, subgroup discovery and redescription mining, are often considered more interpretable but lack lower-dimensional representation of the data. We present a version of the NMF approach that merges rule-based descriptions with advantages of part-based representation offered by the NMF. Given the numerical input data with non-negative entries and a set of rules with high entity coverage, the approach creates the lower-dimensional non-negative representation of the input data in such a way that its factors are described by the appropriate subset of the input rules. In addition to revealing important attributes for latent factors, their interaction and value ranges, this approach allows performing focused embedding potentially using multiple overlapping target labels.
• Abstract（参考訳）: 非負行列因子化(Non- negative Matrix Factorization、NMF)は、部分ベース、低次元、非負の表現を得るための集中的に用いられる技法である。 生物学、医学、薬学、その他の分野の研究者は、アプローチの非負性性がドメインの問題の特徴に自然に適合し、その結果が分析しやすく理解しやすいため、他の次元還元アプローチ(PCAなど)よりもNMFを好むことが多い。 これらの利点にもかかわらず、NMFの潜伏因子の正確な特徴と解釈を得ることは、その数値的性質のために依然として困難である。 ルールに基づくアプローチ(ルールマイニング、概念的クラスタリング、サブグループ発見、再記述マイニング)は、しばしば解釈可能であるが、データの低次元表現が欠如している。 ルールベース記述とNMFが提供する部分ベース表現の利点を融合したNMF方式を提案する。 非負のエントリを持つ数値的な入力データと、高いエンティティカバレッジを持つルールの集合を考えると、このアプローチは入力データの低次元の非負の表現を、その要素が入力規則の適切なサブセットによって記述されるように生成する。 遅延因子、相互作用、値範囲の重要な属性を明らかにすることに加えて、このアプローチは複数の重なり合うターゲットラベルを使用して集中的な埋め込みを実行することができる。

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