非負行列因子分解のシフト不変性

IMAI Hideyuki; IMAI Hideyuki

文献

J-GLOBAL ID：202002261167968855 整理番号：20A0995739

非負行列因子分解のシフト不変性

Shift Invariance Property of a Non-Negative Matrix Factorization

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資料名：
巻： E103.A 号： 2 ページ： 580-581(J-STAGE) 発行年： 2020年
JST資料番号： U0466A ISSN： 1745-1337 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：英語 (EN)

データ点の並列移動下での非負行列因数分解の結果についての性質を考察した。元のデータ点の雲の形状とベクトルに平行に動くデータ点の形状は同一である。従って,両データ点の基底ベクトルに対する係数は分類の観点からも同一であることがしばしば要求される。データ点の変換の下で,そのような不変性特性のための必要十分条件を示した。(翻訳著者抄録)

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符号理論 , 図形・画像処理一般

引用文献 (9件)：

[1] D.D. Lee and H.S. Seung, “Learning the parts of objects by non-negative matrix factorization,” Nature, vol.401, no.6755, pp.788-791, Oct. 1999. 10.1038/44565
[2] D.D. Lee and H.S. Seung, “Algorithms for non-negative matrix factorization,” Advances in Neural Information Processing Systems 13, T.K. Leen, T.G. Dietterich, and V. Tresp, eds., pp.556-562, MIT Press, 2001.
[3] P. Smaragdis and J.C. Brown, “Non-negative matrix factorization for polyphonic music transcription,” IEEE Workshop on Applications of Signal Processing to Audio and Acoustics, pp.177-180, 2003. 10.1109/aspaa.2003.1285860
[4] W. Xu, X. Liu, and Y. Gong, “Document clustering based on non-negative matrix factorization,” Proc. 26th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval-SIGIR'03, p.267, 2003. 10.1145/860435.860485
[5] D. Guillamet, J. Vitrià, and B. Schiele, “Introducing a weighted non-negative matrix factorization for image classification,” Pattern Recogn. Lett., vol.24, no.14, pp.2447-2454, 2003. 10.1016/s0167-8655(03)00089-8

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