Howtosignalprocessing
- Bagaimana Anda menemukan faktorisasi non-negatif dari suatu matriks?
- Apa itu pekerjaan faktorisasi matriks non-negatif?
- Apa itu komponen NMF?
- Mengapa NMF lebih baik dari LDA?
Bagaimana Anda menemukan faktorisasi non-negatif dari suatu matriks?
Perkiraan faktorisasi matriks non-negatif
Biasanya jumlah kolom W dan jumlah baris H dalam NMF dipilih sehingga produk WH akan menjadi perkiraan untuk V. Dekomposisi penuh V kemudian berarti dua matriks non-negatif W dan H serta residu u, sehingga: v = wh + u.
Apa itu pekerjaan faktorisasi matriks non-negatif?
Faktorisasi matriks non-negatif menggunakan teknik dari analisis multivariat dan aljabar linier. Ini menguraikan data sebagai matriks m ke dalam produk dari dua matriks peringkat lebih rendah w dan h. Sub-matriks W berisi dasar NMF; Sub-matriks H berisi koefisien yang terkait (bobot).
Apa itu komponen NMF?
NMF terdiri dari campuran asam pirolidon karboksilat, urea, asam laktat (asam laktat), asam lemak (ceramides) selain asam amino dan ada secara alami pada kulit normal. Itu membuat 20-30% dari berat kering sel kulit.
Mengapa NMF lebih baik dari LDA?
Berbeda dengan LDA, NMF adalah algoritma dekomposisi, non-probabilistik menggunakan faktorisasi matriks dan termasuk dalam kelompok algoritma aljabar linier (Egger, 2022b). NMF bekerja pada data transformasi TF-IDF dengan memecah matriks menjadi dua matriks peringkat bawah (Obadimu et al., 2019).
