Неотрицательная матричная факторизация
-
Основы неотрицательной матричной факторизации
- NMF — это метод разложения матрицы на неотрицательные факторы, которые объясняют наблюдаемые данные.
- NMF используется для уменьшения размерности данных и извлечения скрытых структур.
-
История и развитие
- NMF был впервые предложен в 1971 году и получил дальнейшее развитие в 1990-х годах.
- Метод был адаптирован для различных приложений, включая астрономию и интеллектуальный анализ текста.
-
Математическая формулировка
- NMF представляет собой квадратичное программирование с ограничениями неотрицательности.
- Факторизация может быть выполнена с использованием различных алгоритмов, включая итерационные и точные методы.
-
Сравнение с другими методами
- NMF отличается от других методов, таких как PCA и K-means, по своим ограничениям и результатам.
- NMF может быть расширен до тензоров и многочленных PCA, а также связан с кластеризацией и другими методами.
-
Уникальность и приложения
- NMF обеспечивает уникальность факторизации, но допускает различные параметризации.
- В астрономии NMF используется для изучения астрономических объектов и обработки наблюдений.
- В статистике NMF применяется для вычисления недостающих данных и оптимизации прямого моделирования.
- В интеллектуальном анализе текста NMF используется для кластеризации текстовых данных.
- Пересказана только часть статьи. Для продолжения перейдите к чтению оригинала.