非負行列因数分解 (NMF) は、データ サイエンスと機械学習で使用される線形代数手法です。 NMF は、データを非負の要素のみを使用してより低い次元に分解します。これにより、感情分析、クラスタリング、トピック モデリングなど、さまざまな種類のデータ マイニング タスクに適したツールになります。
NMF はデータ マイニングだけでなく、画像処理にも役立ちます。これを使用すると、元の画像の特徴を維持しながら、画像の次元サイズを縮小できます。これを使用すると、冗長な情報を削除して画像ノイズを軽減したり、オブジェクトをグループ化したりできます。
NMF はデータ圧縮にも応用できます。これを使用してデータの冗長性を削除し、コンパクトな表現を実現できます。これにより、データの保存と送信がはるかに簡単になります。 NMF を使用してデータセット内の特徴の数を減らすこともでき、これにより機械学習モデルのパフォーマンスを向上させることができます。
NMF は反復アルゴリズムです。つまり、要素のさまざまな組み合わせを繰り返しテストすることで最適な解決策を見つけます。そのため、計算コストが高くつき、リアルタイム アプリケーションには適していません。このアルゴリズムは極小値になりやすく、次善の解決策につながる可能性があります。
欠点はありますが、NMF はデータ マイニング、画像処理、データ圧縮のための強力なツールです。自然言語処理、推奨システム、テキスト分析など、さまざまな分野で使用されています。
