Vi beskriver Nonnegative Double Singular Value Decomposition (NNDSVD), en ny metod utformad för att förbättra initieringsstadiet av nonnegative matris factorization (NMF). NNDSVD kan enkelt kombineras med befintliga NMF-algoritmer. Den grundläggande algoritmen innehåller ingen randomisering och är baserad på två SVD-processer, en approximering av datamatrisen, den andra approximerande positiva sektioner av de resulterande partiella SVD-faktorer som utnyttjar en algebraisk egenskap av enhet matriser. Enkla praktiska varianter för NMF med täta faktorer beskrivs. NNDSVD är också väl lämpad för att initiera NMF algoritmer med glesa faktorer. Många numeriska exempel tyder på att NNDSVD leder till snabb minskning av approximationsfelet hos många NMF-algoritmer.
Dessutom, för en allmän positiv heltal K, det visas i REF att icke-negativ dubbel singular värde nedbrytning (nndsvd), en deterministisk SVD-baserad metod, kan användas för att förbättra initiering av NMF, vilket leder till en snabbare minskning av approximation fel många NMF algoritmer.
SVD based initialization: A head start for nonnegative matrix factorization
{'venue': 'PATTERN RECOGNITION', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}