Аннотация:
Рассматривается ситуация, когда в задаче распознавания на множестве объектов задано несколько различных полуметрик. Ставится и исследуется задача агрегирования расстояний на основе неразмеченной выборки. Иными словами, рассматривается задача сокращения размерности мультиметрических описаний без учителя. Указанная задача сводится к задаче аппроксимации исходных расстояний в форме оптимальной матричной факторизации с дополнительными метрическими ограничениями. Для точного решения поставленной задачи предлагается метод метрической неотрицательной матричной факторизации. По постановке задачи и процедуре решения метод для метрических данных является аналогом метода главных компонент для признаковых описаний. Доказывается, что добавление метрических требований не снижает качества аппроксимации. Работа метода демонстрируется на модельных и реальных данных. Библ. 30. Фиг. 3. Табл. 5.
Ключевые слова:мультиметрические описания, мультиметрические пространства, меры сходства, сокращение размерности, неотрицательная матричная факторизация (НМФ), метод главных компонент (МГК).