Neatūru matricas faktorizācija (NMF)
Neatūru matricas faktorizācija (NMF) ir algoritmu saime, ko 1999. gadā savā nozīmīgajā rakstā žurnālā Nature ieviesa Lī un Sīungs. Tā sadala neatūru datu matricu V divu zemāka ranga neatūru matricu W (bāzes komponentes) un H (kodu koeficienti) reizinājumā. Atšķirībā no PCA vai SVD, neatūru ierobežojums liek algoritmam apgūt stingri aditīvas, daļu bāzes reprezentācijas, padarot faktorus tieši interpretējamus kā sākotnējo datu sastāvdaļas.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+1 more
Avoti
- Lee, D. D., & Seung, H. S. (1999). Learning the parts of objects by non-negative matrix factorization. Nature, 401(6755), 788–791. DOI: 10.1038/44565 ↗
- Lee, D. D., & Seung, H. S. (2001). Algorithms for non-negative matrix factorization. Advances in Neural Information Processing Systems, 13, 556–562. link ↗
- Cichocki, A., Zdunek, R., Phan, A. H., & Amari, S. (2009). Nonnegative Matrix and Tensor Factorizations: Applications to Exploratory Multi-way Data Analysis and Blind Source Separation. Wiley. ISBN: 978-0-470-74666-0
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Non-negative Matrix Factorization (Lee & Seung, 1999). ScholarGate. https://scholargate.app/lv/machine-learning/non-negative-matrix-factorization
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Neatkarīgo komponentu analīze (ICA)Mašīnmācīšanās↔ compare
- K-Means klasterizācijaMašīnmācīšanās↔ compare
- Latent Dirichlet Allocation (LDA)Mašīnmācīšanās↔ compare
- Singular Value DecompositionSkaitliskās metodes↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →