Resumen

La factorización de matrices no negativas (NMF) se ha utilizado como una potente herramienta de representación de datos en el mundo real, ya que normalmente se requiere la no negatividad de las matrices. En los últimos años, muchos nuevos métodos están disponibles para resolver NMF además del algoritmo de actualización multiplicativo, tales como algoritmos de descenso de gradiente, el método de conjunto activo, y mínimos cuadrados no negativos alternantes (ANLS). En este trabajo, proponemos un método de actualización inexacto, con dos parámetros, que puede asegurar que la función objetivo es siempre descendente antes de encontrar la solución óptima. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto es eficaz.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Factorización de matrices no negativas; NMF; herramienta de representación de datos; matrices; algoritmo de actualización multiplicativa; algoritmos de descenso de gradiente.
• Keywords:Nonnegative matrix factorization; NMF; date representation tool; matrices; multiplicative update algorithm; gradient descent algorithms