一种用于正则化非负矩阵分解的迭代算法
机器学习
2024-10-31 v1 最优化与控制
应用统计
统计计算
摘要
我们将 Lee 和 Seung 的非负矩阵分解算法推广到接受加权范数，并支持岭回归和 Lasso 正则化。我们将 Lee 和 Seung 的乘法更新重构为一种不会在零值处停滞的加法更新。我们将配套的 R 包 rnnmf 应用于寻找鸡尾酒数据库的降秩表示问题。
引用
@article{arxiv.2410.22698,
title = {An Iterative Algorithm for Regularized Non-negative Matrix Factorizations},
author = {Steven E. Pav},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.22698},
year = {2024}
}
备注
6 figures