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- ¿Es la reducción de la dimensionalidad NMF??
- ¿Cuál es la diferencia entre NMF y PCA??
- ¿Qué es NMF en el aprendizaje automático??
- ¿Cuáles son las 3 formas de reducir la dimensionalidad??
¿Es la reducción de la dimensionalidad NMF??
La factorización de matriz no negativa NMF es una técnica lineal poderosa para la reducción de la dimensión. Reduce las dimensiones de los algoritmos de aprendizaje de datos de datos más rápido y más efectivo. Aunque NMF y sus aplicaciones se han desarrollado durante más de una década, todavía tienen limitaciones en el modelado y el rendimiento.
¿Cuál es la diferencia entre NMF y PCA??
Muestra que NMF divide una cara en una serie de características que uno podría interpretar como "nariz", "ojos", etc., que puedes combinar para recrear la imagen original. En cambio, PCA le ofrece caras "genéricas" ordenadas por lo bien que capturan la original.
¿Qué es NMF en el aprendizaje automático??
En este capítulo presentamos la factorización de matriz no negativa (NMF), que es un algoritmo no supervisado que proyecta datos en espacios de menor dimensión, reduciendo efectivamente el número de características al tiempo que conserva la información básica necesaria para reconstruir los datos originales.
¿Cuáles son las 3 formas de reducir la dimensionalidad??
Análisis de componentes principales (PCA), análisis factorial (FA), análisis discriminante lineal (LDA) y descomposición de valor singular truncado (SVD) son ejemplos de métodos de reducción de dimensionalidad lineal.
