Key points are not available for this paper at this time.
على الرغم من أن تقسيم المصفوفات غير السالبية (NMF) يُفضل تمثيلًا نادرًا قائمًا على الأجزاء من البيانات غير السالبة، إلا أنه لا يوجد ضمان لهذا السلوك. اقترح عدة مؤلفين طرق NMF التي تفرض النقص من خلال تقييد أو معاقبة المعادلة: انظر نص مصفوفات العوامل. من ناحية أخرى، تم إنجاز القليل من العمل باستخدام مقياس نادر أكثر طبيعية، وهو المعادلة: انظر النص. في هذه الورقة، نقترح إطارًا لتقريب NMF الذي يقيد المعادلة: انظر النص لمصفوفة الأساس، أو مصفوفة المعاملات، على التوالي. ولهذا الغرض، يمكن دمج تقنيات NMF غير المقيدة بسهولة، مثل قواعد التحديث الضربي، أو مخطط المربعات غير السالبة المتناوبة. في التجارب، نُظهر فوائد طرقنا، التي تقارن أو تتفوق على الأساليب الحالية.
درس بيهارز وآخرون (الجمعة) هذا السؤال.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: