The PAH Source Identification Using Positive Matrix Factorization and Clustering Methods

HUDÍK, Tomáš. The PAH Source Identification Using Positive Matrix Factorization and Clustering Methods. In 6th International Symposium on Environmental Software Systems. Glueph: The International Federation for Information Processing WG 5.11, 2007, p. 63-71. ISBN 978-3-901882-22-7.

Basic information

Original name

The PAH Source Identification Using Positive Matrix Factorization and Clustering Methods

Name in Czech

Identifikace PAH zdrojú použitím pozitivní maticové faktorizace a klastrovacích metod

Authors

HUDÍK, Tomáš (703 Slovakia, guarantor)

Edition

Glueph, 6th International Symposium on Environmental Software Systems, p. 63-71, 2007

Publisher

The International Federation for Information Processing WG 5.11

---

Other information

Language

English

Type of outcome

Stať ve sborníku

Field of Study

10201 Computer sciences, information science, bioinformatics

Country of publisher

Canada

Confidentiality degree

není předmětem státního či obchodního tajemství

RIV identification code

RIV/00216224:14330/07:00022439

Organization unit

Faculty of Informatics

ISBN

978-3-901882-22-7

Keywords in English

machine learning;positive matrix factorization;clustering

Tags

clustering, machine learning, positive matrix factorization

Tags

International impact, Reviewed

---

Abstract

V originále

The goal of this research was to try to find some typical model (representation) according to which climatologists would by able to identify the sources of pollution. We tried some general algorithms like ART2, Xmeans and EM. Although they gave us a lot of results we could not find which of them would be the best. Therefore we tried algorithm called Positive Matrix Factorization which was able to give us some fitness function. With that function we knew how a created model represents the input data.

In Czech

Cílem výzkumu bylo pokusit se najít typický model (reprezentaci) na základě které by klimatologové byli schopni identifikovat zdroje znečištení. Vyzkoušeli jsme několik obecných algoritmů jak ART2, Xmeans a EM. Ačkoli nám daly množství výsledků nebyli jsme schopni zjistit který znich je nejlepší. Proto jsme algoritmus s názvem pozitivní maticová faktorizace, který obsahoval vyhodnocovací funkci. S touhle funkcí jsme vědeli jak vytvořit model reprezentující vstupní data

---

Links

MSM0021622412, plan (intention)

Name: Interakce mezi chemickými látkami, prostředím a biologickými systémy a jejich důsledky na globální, regionální a lokální úrovni (INCHEMBIOL) (Acronym: INCHEMBIOL) Investor: Ministry of Education, Youth and Sports of the CR, Interactions among the chemicals, environment and biological systems and their consequences on the global, regional and local scales (INCHEMBIOL)