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Factorización de matrices no negativa (algoritmo ALS)

Factorización de matrices no negativa (algoritmo ALS)

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 el error cuadrático de manera adptativa y alternando entre matrices. El OBJETIVO es aprender qué es dicha factorización y cómo funciona el algoritmo alternating least squares (mínimos cuadrados alternantes). El ejemplo corresponde a un ruido uniforme entre [0-1] y un coseno recortado mezclados de forma no negativa. La ventaja del algoritmo ALS es su rápida convergencia.
Keywords:
Factorización no negativa de matrices, Optimización, Algoritmo, Mínimos cuadrados
Disciplines:
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Material Type:
Simulation
Date Added to MERLOT:
December 1, 2019
Date Modified in MERLOT:
December 1, 2019
Author:
Submitter:
RIUNET Universitat Politècnica de València
Primary Audience:
High School, College General Ed, College Lower Division, College Upper Division, Graduate School
Technical Format:
Flash, Java Applet, Website
Mobile Compatibility:
Blackberry, iOS (Apple), Windows Mobile, Android
Language:
Spanish
Cost Involved:
No
Source Code Available:
No
Creative Commons:
No

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