Abstract-Vi presenterar flera nya variationer på temat icke-negativ matris factorization (NMF). Med tanke på faktoriseringar av formen X 1⁄4 F G T, fokuserar vi på algoritmer där G är begränsad till att innehålla icke-negativa poster, men tillåter datamatrisen X att ha blandade tecken, vilket utökar det tillämpliga intervallet av NMF-metoder. Vi anser också att algoritmer där grundvektorerna för F är begränsade är konvexa kombinationer av datapunkterna. Detta används för en kärnförlängning av NMF. Vi tillhandahåller algoritmer för beräkning av dessa nya faktoriseringar och vi tillhandahåller stödjande teoretisk analys. Vi analyserar också relationen mellan våra algoritmer och klusteralgoritmer, och tar hänsyn till konsekvenserna för gleshet av lösningar. Slutligen presenterar vi experimentella resultat som utforskar egenskaperna hos dessa nya metoder.
Ding m.fl. REF föreslog en seminonnegativ algoritm där endast en matrisfaktor är begränsad till att innehålla icke-negativa poster, samtidigt som den lindrar begränsningen på grundval av vektorer.
Convex and Semi-Nonnegative Matrix Factorizations
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}