NMF für BSS verhindern null geschätzte Quellen

1. Wofür wird NMF verwendet??
2. Ist NMF probabilistisch?
3. Ist NMF ein Clustering -Algorithmus?
4. Wie funktioniert die nicht negative Matrixfaktorisierung??

Wofür wird NMF verwendet??

Die Nichtnegative Matrix -Faktorisierung (NMF) ist zu einem weit verbreiteten Instrument zur Analyse hochdimensionaler Daten geworden.

Ist NMF probabilistisch?

Es wurde später gezeigt, dass einige Arten von NMF ein Beispiel für ein allgemeineres probabilistisches Modell namens "Multinomial PCA" sind.

Ist NMF ein Clustering -Algorithmus?

NMF ist eine dimensionale Reduktionsmethode und effektiv für die Clusterbildung von Dokumenten, da eine Term-Document-Matrix hochdimensional und spärlich ist. Die anfängliche Matrix des NMF -Algorithmus wird als Clustering -Ergebnis angesehen. Daher können wir NMF als Verfeinerungsmethode verwenden.

Wie funktioniert die nicht negative Matrixfaktorisierung??

Nicht negative Matrixfaktorisierung verwendet Techniken aus multivariater Analyse und linearer Algebra. Es zersetzt die Daten als Matrix M in das Produkt von zwei unteren Rangmatrizen W und H. Die Submatrix W enthält die NMF-Basis; Die Submatrix H enthält die zugehörigen Koeffizienten (Gewichte).