Właściwości algorytmów trójlinearnych

Właściwości czterech algorytmów trójlinearnej dekompozycji danych (Parallel Factor Analysis-Alternating Least Squares (PARAFAC-ALS), Alternating Trilinear Decomposition (ATLD), Self-Weighted Alternating Trilinear Decomposition (SWATLD) oraz Alternating Penalty Trilinear Decomposition (APTLD)) zostały bardzo obszernie przedyskutowane w nowej pracy autorów chińskich [1]. Artykuł jest pełen wyprowadzania ciekawych zależności, czy też powiązań między nimi i powinien być polecony każdemu, kto stosuje PARAFAC w swojej pracy naukowej. Ze wszystkich cytowanych pozycji, dwie zasługują na uwagę szczególną: 10-letni artykuł przeglądowy o aktualnym stanie metod PARAFAC [2] oraz praca z 2004 porównująca algorytmy tej techniki [3]. Miłej lektury!

Share on Google+Share on LinkedInTweet about this on TwitterShare on Facebook

References

  1. S. Zhang, H. Wu, and R. Yu, "A study on the differential strategy of some iterative trilinear decomposition algorithms: PARAFAC-ALS, ATLD, SWATLD, and APTLD", Journal of Chemometrics, vol. 29, pp. 179-192, 2014. http://dx.doi.org/10.1002/cem.2690
  2. N.(.M. Faber, R. Bro, and P.K. Hopke, "Recent developments in CANDECOMP/PARAFAC algorithms: a critical review", Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, vol. 65, pp. 119-137, 2003. http://dx.doi.org/10.1016/S0169-7439(02)00089-8
  3. G. Tomasi, and R. Bro, "A comparison of algorithms for fitting the PARAFAC model", Computational Statistics & Data Analysis, vol. 50, pp. 1700-1734, 2006. http://dx.doi.org/10.1016/j.csda.2004.11.013

Comments

comments

Comments are closed