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- Wie finden Sie die nicht negative Faktorisierung einer Matrix?
- Was ist nicht negative Matrixfaktorisierungsarbeit?
- Was sind NMF -Komponenten??
- Warum NMF besser ist als LDA?
Wie finden Sie die nicht negative Faktorisierung einer Matrix?
Ungefähre nicht negative Matrixfaktorisierung
Normalerweise werden die Anzahl der Spalten von W und die Anzahl der Zeilen von H in NMF ausgewählt, sodass das Produkt eine Annäherung an V wird. Die vollständige Zersetzung von V ist dann zu den beiden nicht negativen Matrizen W und H sowie einem Rest u, so dass: v = wh + u.
Was ist nicht negative Matrixfaktorisierungsarbeit?
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).
Was sind NMF -Komponenten??
NMF besteht aus einer Mischung aus Pyrrolidon -Carboxylsäure, Harnstoff, Laktat (Milchsäure) Hyaluronsäure, Fettsäuren (Ceramide) zusätzlich zu Aminosäuren und existieren natürlich in normaler Haut. Es macht 20-30% des Trockengewichts von Hautzellen aus.
Warum NMF besser ist als LDA?
Im Gegensatz zu LDA ist NMF ein zersetzungsunabhängiger, nicht-probabilistischer Algorithmus unter Verwendung der Matrixfaktorisierung und gehört zur Gruppe linear-algebraischer Algorithmen (Egger, 2022b). NMF funktioniert auf TF-IDF-transformierten Daten, indem eine Matrix in zwei niedrigere Matrizen zerlegt wird (Obadimu et al., 2019).
