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- ¿Qué es NMF en Python??
- ¿Cuál es la diferencia entre NMF y PCA??
- ¿Para qué se usa NMF??
- ¿Es NMF una agrupación??
¿Qué es NMF en Python??
NMF significa análisis semántico latente con el método de 'factorización de matriz no negativa' utilizado para descomponer la matriz de documento a plazo en dos matrices más pequeñas: la matriz de topicipación de documentos (U) y la matriz de término (W), cada uno poblado con probabilidades no anormalizadas.
¿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.
¿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 una agrupación??
Las propiedades de la factorización de la matriz no negativa (NMF) como método de agrupación se estudian relacionando su formulación con otros métodos, como la agrupación de medias k.
