Factorización de matrices no negativa (minimización de distancia Frobenius)
| Autor: | Igual García, Jorge |
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| Jazyk: | Spanish; Castilian |
| Rok vydání: | 2012 |
| Předmět: | |
| Popis: | El OBJETIVO es aprender qué es la factorización de matrices no negativa y cómo funciona el algoritmo basado en la minimización de la distancia de Frobenius (Algoritmo Lee Seung o algoritmo multiplicativo). La factorización de matrices no negativa consiste en la descomposición de una matriz cuyos elementos son no negativos en el producto de dos matrices también no negativas. Para ello, se definen las reglas de adaptación de dichas matrices que minimiza la distancia de Frobenius entre la aproximación y la matriz original. La regla de adaptación resultante es multiplicativa. El ejemplo corresponde a un un coseno recortado y un ruido uniforme entre [0-1] mezclados de forma no negativa aleatoria. Al ser un algoritmo multiplicativo, puede que muchas veces la solución se quede enganchada en un mínimo local; es decir, que no se recuperen el coseno recortado y el ruido. Elegir el número de iteraciones y analizar la curva de convergencia y las señales recuperadas. Comprobar cómo varía con el número de iteaciones y si converge siempre o no. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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