کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10360670 | 869878 | 2005 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Singular value decomposition in additive, multiplicative, and logistic forms
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Singular value decomposition (SVD) is widely used in data processing, reduction, and visualization. Applied to a positive matrix, the regular additive SVD by the first several dual vectors can yield irrelevant negative elements of the approximated matrix. We consider a multiplicative SVD modification that corresponds to minimizing the relative errors and produces always positive matrices at any approximation step. Another logistic SVD modification can be used for decomposition of the matrices of proportions, when a regular SVD can yield the elements beyond the zero-one range, while the modified SVD decomposition produces all the elements within the correct range at any step of approximation. Several additional modifications of matrix approximation are also considered.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition - Volume 38, Issue 7, July 2005, Pages 1099-1110
Journal: Pattern Recognition - Volume 38, Issue 7, July 2005, Pages 1099-1110
نویسندگان
Stan Lipovetsky, W. Michael Conklin,