特徴表現のスパース性を考慮したNMF
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概要
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本稿では,特徴表現のスパース制約を考慮した NMF (Non-negative Matrix Factorization) を提案する.近年,要素が非負である実行列を,同じく要素が非負である実行列の積として表現する非負値行列分解 (NMF) が注目を集めている.従来の研究では NMF における非負性制約が非零の要素が少ないスパースな特徴表現の学習に寄与すると考えられ,またスパース制約を導入した手法も提案されているが,これまで特徴表現のスパース性は明示的には考慮されてこなかった.本稿では NMF における特徴表現に着目し,特徴表現のスパース性を独立性と相関から定式化し,定式化したスパース性を正則化項として活用する手法を提案する.提案法を文書クラスタリングに適用し,従来法との比較を通じて提案法の有効性を示す.
- 2011-09-08
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