کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6866273 | 678171 | 2014 | 7 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Versatile sparse matrix factorization: Theory and applications
ترجمه فارسی عنوان
تقسیم ماتریس چندگانه چندگانه: نظریه و کاربرد
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تقسیم ماتریس اسپرد چند منظوره، تقسیم ماتریس غیر منفی، نمایندگی انحصاری، استخراج ویژگی، انتخاب ویژگی، شناسایی فرایندهای زیستی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
In the recent years, non-negative matrix factorization and sparse representation models have been successfully applied in high-throughput biological data analysis due to its interpretability and robustness to noise. In this paper, we propose a unified matrix factorization model, coined versatile sparse matrix factorization (VSMF) model, for biological data analysis. We discuss the modelling, optimization, and applications of VSMF. We show that many well-known sparse matrix factorization models are specific cases of our VSMF. Through tuning parameters, sparsity, smoothness, and non-negativity can be easily controlled in VSMF. Our computational experiments for feature extraction, feature selection, and clustering corroborate the advantages of VSMF.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 145, 5 December 2014, Pages 23-29
Journal: Neurocomputing - Volume 145, 5 December 2014, Pages 23-29
نویسندگان
Yifeng Li, Alioune Ngom,