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- ¿Por qué NMF no es negativo??
- ¿Cómo funciona la factorización de la matriz no negativa??
- Qué distribución se utiliza para modelar los elementos de la matriz en la factorización de la matriz no negativa?
- ¿Cuál es la principal ventaja de la factorización de la matriz no negativa NMF sobre SVD como técnica de reducción de dimensiones??
¿Por qué NMF no es negativo??
La factorización de la matriz no negativa (NMF o NNMF), también la aproximación de la matriz no negativa es un grupo de algoritmos en el análisis multivariado y el álgebra lineal donde una matriz V se factura en dos matrices W y H, con la propiedad que las tres son las tres Las matrices no tienen elementos negativos.
¿Cómo funciona la factorización de la matriz no negativa??
La factorización de la matriz no negativa utiliza técnicas de análisis multivariado y álgebra lineal. Descompone los datos como una matriz M en el producto de dos matrices de clasificación más baja W y H. La sub-matriz W contiene la base de NMF; La subatriz H contiene los coeficientes asociados (pesos).
Qué distribución se utiliza para modelar los elementos de la matriz en la factorización de la matriz no negativa?
Distribución de Poisson: factorización de matriz no negativa como máxima probabilidad - validada cruzada.
¿Cuál es la principal ventaja de la factorización de la matriz no negativa NMF sobre SVD como técnica de reducción de dimensiones??
Por lo tanto, la principal diferencia de NMF de los otros métodos de reducción de dimensiones (E.gramo., SVD) es que NMF permite solo combinaciones no subtractivas de componentes no negativos. Esta restricción de no negatividad eventualmente conduce a la representación basada en partes de NMF.
