NMF -Dimensionalitätsreduzierung

1. IS NMF -Dimensionalitätsreduzierung?
2. Was ist der Unterschied zwischen NMF und PCA?
3. Was ist NMF im maschinellen Lernen??
4. Was sind 3 Möglichkeiten zur Reduzierung der Dimensionalität?

IS NMF -Dimensionalitätsreduzierung?

Nichtnegative Matrixfaktorisierung NMF ist eine lineare leistungsstarke Technik für die Reduzierung der Dimension. Es reduziert die Dimensionen von Daten, die Lernalgorithmen schneller und effektiver machen. Obwohl NMF und seine Anwendungen seit mehr als einem Jahrzehnt entwickelt wurden, haben sie immer noch Einschränkungen bei der Modellierung und Leistung.

Was ist der Unterschied zwischen NMF und PCA?

Es zeigt, dass NMF ein Gesicht in eine Reihe von Merkmalen spaltet, die man als "Nase", "Augen" usw. interpretieren könnte, die Sie kombinieren können, um das Originalbild nachzubilden. PCA gibt Ihnen stattdessen "generische" Gesichter, die bestellt werden, wie gut sie den Original erfassen.

Was ist NMF im maschinellen Lernen??

In diesem Kapitel stellen wir die nicht negative Matrix-Faktorisierung (NMF) ein, die ein unbeaufsichtigter Algorithmus ist, der Daten in niedrigere dimensionale Räume projiziert und die Anzahl der Merkmale effektiv reduziert und gleichzeitig die zur Rekonstruktion der ursprünglichen Daten erforderlichen Basisinformationen beibehält.

Was sind 3 Möglichkeiten zur Reduzierung der Dimensionalität?

Hauptkomponentenanalyse (PCA), Faktoranalyse (FA), lineare Diskriminanzanalyse (LDA) und abgeschnittener Singularwert -Zersetzung (SVD) sind Beispiele für die Verringerung der linearen Dimensionalitätsreduzierung.