Като PCA или BiomeNet, NMF е метод без надзор. Въпреки че NMF може да извлече основните характеристики от данните, не може да гарантира, че тези характеристики са най-добрите дискриминиращи характеристики за разграничаване на различни класове.
Надзирава ли се матричната факторизация?
Въпреки това, проблемът е, че методите за разлагане на матрица също се контролират, така че те също попадат в този кош.
Надзирава ли се или не се контролира неотрицателната матрица?
В своята класическа форма, NMF е неконтролиран метод, т.е. етикетите на класовете на данните за обучение не се използват при изчисляване на NMF. … Допълнителни данни са достъпни в Bioinformatics онлайн.
Какъв е принципът на матричната факторизация?
Матричната факторизация е техника за откриване на латентните фактори от матрицата за оценки и за съпоставяне на елементите и потребителите спрямо тези фактори. Помислете за матрица за оценки R с оценки от n потребители за m артикула. Матрицата за оценки R ще има n×m редове и колони.
Какво е матричната факторизация в машинното обучение?
Матричната факторизация е клас от алгоритми за съвместно филтриране, използвани в препоръчителни системи. Алгоритмите за разлагане на матрица работят чрез декомпозиране на матрицата за взаимодействие потребител-елемент в продукт на две правоъгълни матрици с по-ниска размерност.
