Réduction de la dimensionnalité NMF

1. La réduction de la dimensionnalité NMF est-elle?
2. Quelle est la différence entre NMF et PCA?
3. Qu'est-ce que NMF dans l'apprentissage automatique?
4. Quelles sont les 3 façons de réduire la dimensionnalité?

La réduction de la dimensionnalité NMF est-elle?

La factorisation de matrice non négative NMF est une technique puissante linéaire pour la réduction de la dimension. Il réduit les dimensions des algorithmes d'apprentissage de la création de données plus rapidement et plus efficaces. Bien que le NMF et ses applications aient été développés depuis plus d'une décennie, ils ont encore des limites de modélisation et de performance.

Quelle est la différence entre NMF et PCA?

Il montre que NMF divise un visage dans un certain nombre de fonctionnalités que l'on pourrait interpréter comme "nez", "yeux", etc., que vous pouvez combiner pour recréer l'image d'origine. PCA vous donne plutôt des visages "génériques" commandés par la façon dont ils capturent l'original.

Qu'est-ce que NMF dans l'apprentissage automatique?

Dans ce chapitre, nous introduisons la factorisation de matrice non négative (NMF), qui est un algorithme non supervisé qui projette les données dans des espaces de dimension inférieure, réduisant efficacement le nombre de fonctionnalités tout en conservant les informations de base nécessaires pour reconstruire les données d'origine.

Quelles sont les 3 façons de réduire la dimensionnalité?

L'analyse des composants principaux (PCA), l'analyse factorielle (FA), l'analyse discriminante linéaire (LDA) et la décomposition de valeur singulière tronquée (SVD) sont des exemples de méthodes de réduction de dimensionnalité linéaire.