La factorisation matricielle non négative (NMF) est une technique d'algèbre linéaire utilisée en science des données et en apprentissage automatique. NMF décompose les données en une dimension inférieure avec uniquement des facteurs non négatifs. Cela en fait un bon outil pour de nombreux types de tâches d'exploration de données, telles que l'analyse des sentiments, le clustering et la modélisation de sujets.
NMF est non seulement utile pour l'exploration de données mais également pour le traitement d'images. Il peut être utilisé pour réduire la taille dimensionnelle d’une image tout en préservant les caractéristiques contributives de l’image originale. Cela peut être utilisé pour réduire le bruit de l’image en éliminant les informations redondantes et pour regrouper les objets.
NMF a également des applications dans la compression de données. Il peut être utilisé pour supprimer les redondances dans les données, ce qui donne lieu à des représentations compactes. Cela peut rendre les données beaucoup plus faciles à stocker et à transmettre. NMF peut également être utilisé pour réduire le nombre de fonctionnalités dans un ensemble de données, ce qui peut améliorer les performances d'un modèle d'apprentissage automatique.
NMF est un algorithme itératif, ce qui signifie qu’il trouve la meilleure solution en testant de manière répétée différentes combinaisons de facteurs. Cela le rend coûteux en termes de calcul et ne convient pas aux applications en temps réel. L’algorithme est également sujet à des minima locaux qui peuvent conduire à des solutions sous-optimales.
Malgré ses inconvénients, NMF est un outil puissant pour l’exploration de données, le traitement d’images et la compression de données. Il est utilisé dans de nombreux domaines différents, tels que le traitement du langage naturel, les systèmes de recommandation et l'analyse de texte.
