論文の概要: Non-Negative Matrix Factorization with Scale Data Structure Preservation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10881v1
• Date: Thu, 22 Sep 2022 09:32:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-23 13:50:27.008337
• Title: Non-Negative Matrix Factorization with Scale Data Structure Preservation
• Title（参考訳）: スケールデータ構造保存による非負行列分解
• Authors: Rachid Hedjam, Abdelhamid Abdesselam, Abderrahmane Rahiche, Mohamed Cheriet
• Abstract要約: 本稿では,データ表現と次元縮小のために設計された非負行列分解法に属するモデルについて述べる。 この考え方は、NMFコスト関数に、元のデータポイントと変換されたデータポイントのペアの類似度行列のスケール関係を課すペナルティ項を追加することである。 提案したクラスタリングアルゴリズムは,既存のNMFベースのアルゴリズムや,実際のデータセットに適用した場合の多様体学習ベースのアルゴリズムと比較される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.31865419578237
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The model described in this paper belongs to the family of non-negative matrix factorization methods designed for data representation and dimension reduction. In addition to preserving the data positivity property, it aims also to preserve the structure of data during matrix factorization. The idea is to add, to the NMF cost function, a penalty term to impose a scale relationship between the pairwise similarity matrices of the original and transformed data points. The solution of the new model involves deriving a new parametrized update scheme for the coefficient matrix, which makes it possible to improve the quality of reduced data when used for clustering and classification. The proposed clustering algorithm is compared to some existing NMF-based algorithms and to some manifold learning-based algorithms when applied to some real-life datasets. The obtained results show the effectiveness of the proposed algorithm.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,データ表現と次元縮小のために設計された非負行列分解法に属するモデルについて述べる。 データポジニティ特性の保存に加えて、行列因子化の間、データの構造の保存も目標としている。 この考え方は、NMFコスト関数に、元のデータポイントと変換されたデータポイントのペアの類似度行列のスケール関係を課すペナルティ項を追加することである。 新しいモデルの解決策は、係数行列の新しいパラメータ化された更新スキームを導出することであり、クラスタリングや分類に使用する場合の削減データの品質を向上させることができる。 提案手法は, 既存のnmfに基づくアルゴリズムと, 実時間データセットに適用した多様体学習に基づくアルゴリズムと比較した。 その結果,提案アルゴリズムの有効性が示された。

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