Factorización de matriz no negativa Python Ejemplo

1. ¿Cómo se encuentra la factorización no negativa de una matriz??
2. ¿Qué es el trabajo de factorización de matriz no negativa??
3. ¿Qué son los componentes NMF??
4. Por qué NMF es mejor que LDA?

¿Cómo se encuentra la factorización no negativa de una matriz??

Factorización de matriz no negativa aproximada

Por lo general, se seleccionan el número de columnas de W y el número de filas de H en NMF para que el producto se convierta en una aproximación a V. La descomposición completa de V equivale a las dos matrices no negativas W y H, así como una U residual, de modo que: V = WH + U.

¿Qué es el trabajo de factorización de 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 son los componentes NMF??

NMF está formado por una mezcla de ácido de pirrolidona carboxílica, urea, ácido hialurónico lactato (ácido láctico), ácidos grasos (ceramidas) además de aminoácidos y existen naturalmente en la piel normal. Representa el 20-30% del peso seco de las células de la piel.

Por qué NMF es mejor que LDA?

A diferencia de LDA, NMF es un algoritmo descomposicional no probabilístico que utiliza factorización de matriz y pertenece al grupo de algoritmos lineales-algebraicos (Egger, 2022b). NMF funciona en datos transformados TF-IDF descomponiendo una matriz en dos matrices de menor rango (Obadimu et al., 2019).