NMF(Non-negative Matrix Factorization)는 데이터 과학 및 기계 학습에 사용되는 선형 대수 기술입니다. NMF는 음수가 아닌 요소만 사용하여 데이터를 더 낮은 차원으로 분해합니다. 따라서 감정 분석, 클러스터링, 주제 모델링과 같은 다양한 종류의 데이터 마이닝 작업에 적합한 도구입니다.
NMF는 데이터 마이닝뿐만 아니라 이미지 처리에도 유용합니다. 원본 이미지의 특징을 유지하면서 이미지의 치수 크기를 줄이는 데 사용할 수 있습니다. 이는 중복된 정보를 제거하여 이미지 노이즈를 줄이고 개체를 그룹화하는 데 사용할 수 있습니다.
NMF에는 데이터 압축에도 응용 프로그램이 있습니다. 데이터의 중복을 제거하여 간결한 표현을 만드는 데 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 데이터를 훨씬 쉽게 저장하고 전송할 수 있습니다. NMF를 사용하면 데이터 세트의 기능 수를 줄여 기계 학습 모델의 성능을 향상시킬 수도 있습니다.
NMF는 반복 알고리즘입니다. 즉, 다양한 요인 조합을 반복적으로 테스트하여 최상의 솔루션을 찾습니다. 이로 인해 계산 비용이 많이 들고 실시간 애플리케이션에는 적합하지 않습니다. 또한 알고리즘은 차선의 솔루션으로 이어질 수 있는 로컬 최소값에 취약합니다.
단점에도 불구하고 NMF는 데이터 마이닝, 이미지 처리 및 데이터 압축을 위한 강력한 도구입니다. 자연어 처리, 추천 시스템, 텍스트 분석 등 다양한 분야에서 사용됩니다.
