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Synopsis
Principal components analysis (PCA) is a well-known technique for approximating a tabular data set by a low rank matrix. Here, we extend the idea of PCA to handle arbitrary data sets consisting of numerical, Boolean, categorical, ordinal, and other data types. This framework encompasses many well-known techniques in data analysis, such as nonnegative matrix factorization, matrix completion, sparse and robust PCA, k-means, k-SVD, and maximum margin matrix factorization. The method handles heterogeneous data sets, and leads to coherent schemes for compressing, denoising, and imputing missing entries across all data types simultaneously. It also admits a number of interesting interpretations of the low rank factors, which allow clustering of examples or of features. We propose several parallel algorithms for fitting generalized low rank models, and describe implementations and numerical results.
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- Éditeurnow publishers Inc
- Date d'édition2016
- ISBN 10 1680831402
- ISBN 13 9781680831405
- ReliureBroché
- Langueanglais
- Nombre de pages142
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Generalized Low Rank Models (Foundations and Trends(r) in Machine Learning)
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Generalized Low Rank Models
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Now Publishers Inc, 2016
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Etat : New. KlappentextPrincipal components analysis (PCA) is a well-known technique for approximating a tabular data set by a low rank matrix. Here, we extend the idea of PCA to handle arbitrary data sets consisting of numerical, Boolean, categoric. N° de réf. du vendeur 448249718
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Principal components analysis (PCA) is a well-known technique for approximating a tabular data set by a low rank matrix. Here, we extend the idea of PCA to handle arbitrary data sets consisting of numerical, Boolean, categorical, ordinal, and other data types. This framework encompasses many well-known techniques in data analysis, such as nonnegative matrix factorization, matrix completion, sparse and robust PCA, k-means, k-SVD, and maximum margin matrix factorization. The method handles heterogeneous data sets, and leads to coherent schemes for compressing, denoising, and imputing missing entries across all data types simultaneously. It also admits a number of interesting interpretations of the low rank factors, which allow clustering of examples or of features. We propose several parallel algorithms for fitting generalized low rank models, and describe implementations and numerical results. N° de réf. du vendeur 9781680831405
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Generalized Low Rank Models (Foundations and Trends in Machine Learning)
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