Fugu-MT 論文翻訳(概要): Binary Orthogonal Non-negative Matrix Factorization

論文の概要: Binary Orthogonal Non-negative Matrix Factorization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10660v1
Date: Wed, 19 Oct 2022 15:31:42 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2022-10-20 15:38:39.150896
Title: Binary Orthogonal Non-negative Matrix Factorization
Title（参考訳）: 二元直交非負行列因子分解
Authors: S. Fathi Hafshejani, D. Gaur, S. Hossain, R. Benkoczi
Abstract要約: 方法はいくつかの代表的な実世界のデータセットでテストされる。数値的な結果から,本手法は関連する手法と比較して精度が向上したことが確認された。提案手法は, 訓練, 分類, 空間効率の向上に有効である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20391237204597357
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose a method for computing binary orthogonal non-negative matrix factorization (BONMF) for clustering and classification. The method is tested on several representative real-world data sets. The numerical results confirm that the method has improved accuracy compared to the related techniques. The proposed method is fast for training and classification and space efficient.
Abstract（参考訳）: クラスタリングと分類のための二元直交非負行列分解(BONMF)の計算法を提案する。この方法はいくつかの代表的な実世界のデータセットでテストされる。その結果,本手法は関連する手法と比較して精度が向上したことがわかった。提案手法は, 訓練, 分類, 空間効率の向上に有効である。

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