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1	Extensions of nonnegative matrix factorization for exploratory data analysis / 探索的なデータ分析のための非負値行列因子分解の拡張 / タンサクテキナデータブンセキノタメノヒフチギョウレツインシブンカイノカクチョウ阿部寛康, Hiroyasu Abe 22 March 2017 (has links) 非負値行列因子分解(NMF)は，全要素が非負であるデータ行列に対する行列分解法である．本論文では，実在するデータ行列に頻繁に見られる特徴や解釈容易性の向上を考慮に入れ，探索的にデータ分析を行うためのNMFの拡張について論じている．具体的には，零過剰行列や外れ値を含む行列を扱うための確率分布やダイバージェンス，さらには分解結果である因子行列の数や因子行列への直交制約について述べている． / Nonnegative matrix factorization (NMF) is a matrix decomposition technique to analyze nonnegative data matrices, which are matrices of which all elements are nonnegative. In this thesis, we discuss extensions of NMF for exploratory data analysis considering common features of a real nonnegative data matrix and an easy interpretation. In particular, we discuss probability distributions and divergences for zero-inflated data matrix and data matrix with outliers, two-factor vs. three-factor, and orthogonal constraint to factor matrices. / 博士(文化情報学) / Doctor of Culture and Information Science / 同志社大学 / Doshisha University 非負値行列因子分解 Tweedie分布零過剰複合ポアソン分布直交制約 3因子分解 nonnegative matrix factorization Tweedie distribution zero-inflation compound Poisson distribution orthogonal constraint tri-factorization

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Extensions of nonnegative matrix factorization for exploratory data analysis / 探索的なデータ分析のための非負値行列因子分解の拡張 / タンサクテキナ データ ブンセキ ノ タメ ノ ヒフチ ギョウレツ インシ ブンカイ ノ カクチョウ

Extensions of nonnegative matrix factorization for exploratory data analysis / 探索的なデータ分析のための非負値行列因子分解の拡張 / タンサクテキナデータブンセキノタメノヒフチギョウレツインシブンカイノカクチョウ