[B! NMF] kent013のブックマーク

non-Negative Matrix Factorization - RenderNote

RenderNote SIGGRAPH 2004 の論文、Efficient BRDF Importance Sampling Using A Factored Representation では、データを圧縮、インポータンスサンプルしやすいように、二次元の行列を 2 つのより要素数の少ない二次元の行列の積に分解( Y = GF のように、たとえば 4x4 行列を、 4x1 と 1x4 の 2 つの行列に分解 ) しているのですが、このとき非負値行列分解(non-negative matrix factorization, NMF)と呼ばれる手法を用いています。 NMF は、名前の通り負値の要素のない行列を、分解後の行列もまた負値の要素を持たないようする手法です。特異値分解(singular value decomposition, SVD)や主成分分析(principal compon

kent013 2009/05/14

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C

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Nonnegative matrix factorization(NMF)でconsensus clustering

NMFを追っかけてたらMetagenes and molecular pattern discovery using matrix factorizationという論文を見つけたので、週末はこの論文を読みながら色々やってみた。NMFの便利なところは元の特徴(この論文の場合は遺伝子発現量)からより少ない任意の特徴量(論文中ではmetagene)に変換できるところであり、さらにそのままクラスターの分割に利用できる。たとえば2つのmetageneで表現した場合、より発現量の大きいmetageneで分割すれば2つのクラスに分けられる。(QSARだったらdescriptorからmeta discriptorが導かれてそれに基づいてクラス分類ができるでしょう) 続いて、重要なのがクラスの安定性である。要するに最適なクラスタの数はいくつなのかということである。これに対して、この論文ではConsensu

kent013 2009/05/14

NMF
numpy

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CodeProject: Search Result Clustering with Non Negative Matrix Factorization (Hybrid Smart Client). Free source code and programming help

kent013 2009/05/14

NMF
C#

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Non-negative Matrix Factorization (NMF)

Chih-Jen Lin Introduction The code can be directly run on GPU. See example below. (added on April 19, 2020) This tool solves NMF by alternative non-negative least squares using projected gradients. It converges faster than the popular multiplicative update approach. Details and comparisons are in the following paper: C.-J. Lin. Projected gradient methods for non-negative matrix factorization. Neur

kent013 2009/05/14

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lucille 開発日記: non-Negative Matrix Factorization

non-Negative Matrix Factorization 今年の SIGGRAPH 2004 の論文、Efficient BRDF Importance Sampling Using A Factored Representation では、データを圧縮、インポータンスサンプルしやすいように、二次元の行列を 2 つのより要素数の少ない二次元の行列の積に分解( Y = GF のように、たとえば 4x4 行列を、 4x1 と 1x4 の 2 つの行列に分解 ) しているのですが、このとき非負値行列分解(non-negative matrix factorization, NMF)と呼ばれる手法を用いています。 NMF は、名前の通り負値の要素のない行列を、分解後の行列もまた負値の要素を持たないようする手法です。特異値分解(singular value decomposition,

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Blom and McCoy - pLSI and NMF

Comparing pLSI and Non-negative Matrix Factorization This is the homepage for Zack McCoy and Martin Blom for CS395T Data Mining: A Statistical Learning Perspective, Spring 2007. We've completed our project and all the relevant files are below. A quick note: All the code is in Python and requires scipy, numpy, and pylab, all of which you can download from www.scipy.org The main code file is nmfplsa