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非负矩阵分解的二次正则投影Barzilai-Borwein方法。 (英语) Zbl 1405.65060号

摘要:本文基于交替非负最小二乘框架,提出了一种新的有效的非负矩阵因式分解方法,该方法使用二次正则化投影Barzilai-Borwein(QRPBB)方法求解子问题。在每次迭代中,QRPBB方法首先通过求解强凸二次最小化问题生成一个点,该问题具有简单的闭合形式解,计算成本低廉,然后应用投影Barzilai-Borwein方法更新NMF的解。在温和的条件下建立了全局收敛结果。在合成数据集和真实数据集上的数值比较表明,该方法是有效的。

MSC公司:

65楼30 其他矩阵算法(MSC2010)
15A23型 矩阵的因式分解
90C53型 拟Newton型方法
90 C55 连续二次规划型方法

软件:

RCV1型NeNMF公司
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全文: 内政部

参考文献:

[1] Barzilai J,Borwein JM(1988)两点步长梯度法。IMA J数字分析8(1):141-148·Zbl 0638.65055号 ·doi:10.1093/imanum/8.1.141
[2] Berry MW,Browne M,Langville AN,Pauca VP,Plemmons RJ(2007)近似非负矩阵分解的算法和应用。计算机统计数据分析52(1):155-173·Zbl 1452.90298号 ·doi:10.1016/j.csda.2006.11.006
[3] Bertsekas DP(1999)非线性规划,第2版。雅典娜科技公司,贝尔蒙特·Zbl 1015.90077号
[4] Birgin EG,Martínez JM,Raydan M(2000)凸集上的非单调谱投影梯度方法。SIAM J Optim公司10(4):1196-1211·Zbl 1047.90077号 ·doi:10.1137/S1052623497330963
[5] Birgin EG、Martínez JM、Raydan M(2012)《光谱投影梯度法:回顾与展望》。http://www.ime.usp.br/埃格比金/
[6] Bonettini S,Zanella R,Zanni L(2009)约束图像去模糊的缩放梯度投影方法。反问题25(1):015002·Zbl 1155.94011号 ·doi:10.1088/0266-5611/25/1/015002
[7] 蔡D,何X,韩J(2005)利用局部保持索引进行文档聚类。IEEE Trans Knowl Data Eng 17(12):1624-1637·doi:10.1109/TKDE.2005.198
[8] Cai D,He X,Han J,Huang TS(2011)用于数据表示的图正则化非负矩阵分解。IEEE Trans-Pattern Ana Mach Intell 33(8):1548-1560·doi:10.1109/TPAMI.2010.231
[9] Cichocki A,Zdunk R,Amari SI(2006)盲源分离应用中非负矩阵分解的新算法。收录于:《IEEE声学、语音和信号处理国际会议论文集》,第621-624页
[10] Cichocki A,Zdunk R,Phan AH,Amari SI(2009)非负矩阵和张量因式分解:在探索性多路数据分析和盲源分离中的应用。奇切斯特·威利·doi:10.1002/9780470747278
[11] Cieri C,Graff D,Liberman M,Martey N,Strassel S(1999)TDT-2文本和语音语料库。摘自:DARPA广播新闻研讨会会议记录,第57-60页
[12] Cores D,Escalante R,González-Lima M,Jimenez O(2009)《关于谱投影梯度法在支持向量机中的应用》。Comp Optim应用程序28(3):327-364·Zbl 1229.46046号
[13] 戴玉华,张华(2001)自适应两点步长梯度算法。数值算法27(4):377-385·Zbl 0992.65063号 ·doi:10.1023/A:1013844413130
[14] Dai YH,Liao LZ\[(2002)R\]Barzilai和Borwein梯度法的R-线性收敛性。IMA J数字分析22(1):1-10·Zbl 1002.65069号 ·doi:10.1093/imanum/22.1.1
[15] Dai YH,Fletcher R(2005)大型箱约束二次规划的投影Barzilai-Borwein方法。数理100(1):21-47·Zbl 1068.65073号 ·doi:10.1007/s00211-004-0569-y
[16] Dai YH,Hager WW,Schittkowski K,Zhang H(2006)无约束优化的循环Barzilai-Borwein方法。IMA J数字分析26(3):604-627·Zbl 1147.65315号 ·doi:10.1093/imanum/drl006
[17] Figueiredo MA、Nowak RD、Wright SJ(2007)《稀疏重建的梯度投影:压缩传感和其他反问题的应用》。IEEE J Sel-Top信号处理1(4):586-597·doi:10.1109/JSTSP.2007.910281
[18] Fletcher R(2005)关于Barzilai-Borwein方法。优化和控制应用程序,应用优化。纽约州施普林格
[19] 龚P,张C(2012)基于投影牛顿法的高效非负矩阵分解。图案识别45(9):3557-3565·Zbl 1242.68270号 ·doi:10.1016/j.patcog.2012.02.037
[20] Grippo L,Sciandone M(2000)关于凸约束下块非线性Gauss-Seidel方法的收敛性。运营Res Lett 26(3):127-136·Zbl 0955.90128号 ·doi:10.1016/S0167-6377(99)00074-7
[21] Grippo L,Sciandone M(2002)Barzilai-Borwein梯度法的非单调全球化技术。计算优化应用程序23(2):143-169·Zbl 1028.90061号 ·doi:10.1023/A:1020587701058
[22] Guan N,Tao D,Luo Z,Yuan B(2012)NeNMF:非负矩阵分解的最优梯度方法。IEEE传输信号处理60(6):2882-2898·Zbl 1391.65115号 ·doi:10.1109/TSP.2012.2190406
[23] Han L,Neumann M,Prasad U(2009)非负矩阵分解的交替投影Barzilai-Borwein方法。电子传输数字分析36(6):54-82·Zbl 1191.65020号
[24] Hoyer PO(2004)具有稀疏约束的非负矩阵分解。J Mach学习研究5:1457-1469·Zbl 1222.68218号
[25] Huang Y,Liu H,Zhou S(2013)随机线性互补问题的Barzilai-Borwein型方法。数值算法。doi:10.1007/s11075-013-9803-y·Zbl 1327.90312号
[26] Kim H,Park H(2008)基于交替非负约束最小二乘和主动集方法的非负矩阵分解。SIAM J矩阵分析应用30(2):713-730·Zbl 1162.65354号 ·数字对象标识码:10.1137/07069239X
[27] Kim D,Sra S,Dhillon IS(2007)最小二乘非负矩阵逼近问题的快速牛顿型方法。摘自:2007年SIAM国际数据挖掘会议记录,第343-354页
[28] Lee DD,Seung HS(2001)非负矩阵分解算法。主题:神经信息处理系统进展,第556-562页
[29] Lee DD,Seung HS(1999)通过非负矩阵分解学习对象的各个部分。性质401(6755):788-791·兹比尔1369.68285 ·doi:10.1038/44565
[30] Lewis DD,Yang Y,Rose TG,Li F(2004)RCV1:文本分类研究的新基准集合。J Mach学习研究5:361-397
[31] 李思哲,侯晓伟,张海杰,程春生(2001)学习空间局部化,基于部件的表示。收录:2001年IEEE计算机学会计算机视觉和模式识别会议记录,第207-212页
[32] Lin CJ(2007)非负矩阵分解的投影梯度方法。神经计算19(10):2756-2779·Zbl 1173.90583号 ·doi:10.1162/neco.2007.19.10.2756
[33] Nesterov Y(1983)求解收敛速度为[O(1/k^2)O](1/k2)的凸规划问题的一种方法。收录:苏联数学Doklady,第372-376页·Zbl 0535.90071号
[34] Paatero P,Tapper U(1994)《正矩阵因式分解:最优利用数据值误差估计的非负因子模型》。环境计量学5(2):111-126·doi:10.1002/env.3170005003
[35] Pascual-Montano A、Carazo JM、Kochi K、Lehmann D、Pascual-Marqui R(2006)非光滑非负矩阵因式分解(nsNMF)。IEEE Trans-Pattern Ana Mach Intell 28(3):403-415·doi:10.1109/TPAMI.2006.60
[36] Pauca VP(2004)使用非负矩阵分解进行文本挖掘。摘自:2004年SIAM国际数据挖掘会议记录,第22-24页
[37] Raydan M(1997)大规模无约束极小化问题的Barzilai和Borwein梯度法。SIAM J Optim 7(1):26-33·Zbl 0898.90119号 ·doi:10.1137/S1052623494266365
[38] Shahnaz F、Berry MW、Pauca VP、Plemmons RJ(2006)《使用非负矩阵分解进行文档聚类》。《信息流程管理杂志》42(2):373-386·兹比尔1087.68104 ·doi:10.1016/j.ipm.2004.11.005
[39] Vavasis S(2009)关于非负矩阵分解的复杂性。SIAM J Optim 20(3):1364-1377·Zbl 1206.65130号 ·doi:10.1137/070709967
[40] Xu W,Liu X,Gong Y(2003)基于非负矩阵分解的文献聚类。摘自:第26届国际ACM SIGIR信息检索研究与开发会议记录,第267-273页
[41] Zdunk R,Cichocki A(2006)用拟Newton优化进行非负矩阵分解。摘自:《第八届人工智能与软计算学报》,第870-879页·Zbl 1178.94057号
[42] Zhang H,Hager WW(2004)非单调线搜索技术及其在无约束优化中的应用。SIAM J Optim公司14(4):1043-1056·Zbl 1073.90024号 ·doi:10.1137/S1052623403428208
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