文章基本信息
- 标题：Robust Non-Negative Matrix Factorization Based on Noise Fuzzy Clustering Mechanism and Application to Environmental Observation Data Analysis
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- 作者：Katsuhiro HONDA ; Masaaki UENO ; Seiki UBUKATA 等
- 期刊名称：知能と情報
- 印刷版ISSN：1347-7986
- 电子版ISSN：1881-7203
- 出版年度：2021
- 卷号：33
- 期号：2
- 页码：593-599
- DOI：10.3156/jsoft.33.2_593
- 出版社：Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics
- 摘要：観測値行列を非負の因子行列に分解する非負値行列分解（Non-negative Matrix Factorization：NMF）は，大気中の汚染物質の発生源分析などで活用されているが，最小2乗原理に基づいた更新モデルになっていることから，ノイズ観測の影響を強く受ける欠点がある．本論文では，ノイズファジィクラスタリングにおけるノイズ除去機構をNMFに融合することにより，ロバストな非負値行列分解法を提案する．観測点ごとのノイズ度を判定するファジィメンバシップを導入し，ノイズ観測点の影響を排除しながら行列分解を行うことで，ロバストなモデル推定を行う．数値実験においては，簡易な人工データによる特性の検証を行った後に，実世界の環境観測データへの適用を通して有効性を検証する．
- 关键词：非負値行列分解;ファジィクラスタリング;ノイズクラスタリング;non-negative matrix factorization;fuzzy clustering;noise clustering
