ارائه روشی جدید بر مبنای تجزیه ماتریس غیر منفی برای کاهش ابعاد
الموضوعات : electrical and computer engineering
مهدی حسین زاده اقدم
1
,
مرتضی آنالویی
2
,
جعفر تنها
3
1 - دانشگاه بناب،دانشکده فنی و مهندسی
2 - دانشگاه علم و صنعت ایران،دانشكده مهندسي كامپيوتر
3 - دانشگاه تبریز،دانشكده مهندسي برق و كامپيوتر
الکلمات المفتاحية: کاهش ابعاد, تجزیه ماتریسی غیر منفی, نرم فروبنیوس, قوانین به روز رسانی, خوشه‌بندی متن,
ملخص المقالة :
یادگیری ماشین در طی دهه‌های گذشته به دلیل طیف گسترده کاربردهای آن مورد استفاده زیادی قرار گرفته است. در اکثر کاربردهای یادگیری ماشین مانند خوشه‌بندی و طبقهبندی، ابعاد داده‌ها زیاد می‌باشد و استفاده از روش‌های کاهش ابعاد داده ضروری است. تجزیه ماتریس غیر منفی با استفاده از استخراج ویژگی‌ها معنایی از داده‌های با ابعاد زیاد کاهش ابعاد را انجام می‌دهد و در تجزیه ماتریس غیر منفی فقط نحوه مدل‌سازی هر بردار ویژگی در ماتریس‌های تجزیه‌شده را در نظر می‌گیرد و روابط بین بردارهای ویژگی را نادیده می‌گیرد. ارتباطات میان بردارهای ویژگی، تجزیه بهتری را برای کاربردهای یادگیری ماشین فراهم می‌کنند. در این مقاله، یک روش بر مبنای تجزیه ماتریس غیر منفی برای کاهش ابعاد داده‌ها ارائه شده که محدودیت‌هایی را بر روی هر جفت‌بردارهای ویژگی با استفاده از معیارهای مبتنی بر فاصله ایجاد می‌کند. روش پیشنهادی از نرم فروبنیوس به عنوان تابع هزینه برای ایجاد قوانین به روز رسانی استفاده می‌کند. نتایج آزمایش‌ها روی مجموعه داده‌ها نشان می‌دهد که قوانین به روز رسانی ضربی ارائه‌شده، سریع همگرا می‌شوند و در مقایسه با الگوریتم‌های دیگر نتایج بهتری را ارائه می‌کنند.