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- ¿Para qué se usa NMF??
- Es nmf probabilístico?
- ¿Es NMF un algoritmo de agrupación??
- ¿Cómo funciona la factorización de la matriz no negativa??
¿Para qué se usa NMF??
La factorización de matriz no negativa (NMF) se ha convertido en una herramienta ampliamente utilizada para el análisis de datos de alta dimensión, ya que extrae automáticamente características dispersas y significativas de un conjunto de vectores de datos no negativos.
Es nmf probabilístico?
Más tarde se demostró que algunos tipos de NMF son una instancia de un modelo probabilístico más general llamado "PCA multinomial".
¿Es NMF un algoritmo de agrupación??
NMF es un método de reducción dimensional y efectivo para la agrupación de documentos, porque una matriz de documento de término es de alta dimensión y escasa. La matriz inicial del algoritmo NMF se considera un resultado de agrupación, por lo tanto, podemos usar NMF como método de refinamiento.
¿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).
