A fatoração de matriz não negativa (NMF) é uma técnica de álgebra linear usada em ciência de dados e aprendizado de máquina. O NMF decompõe os dados em uma dimensão inferior apenas com fatores não negativos. Isso o torna uma boa ferramenta para muitos tipos de tarefas de mineração de dados, como análise de sentimentos, clustering e modelagem de tópicos.
O NMF não é útil apenas para mineração de dados, mas também para processamento de imagens. Ele pode ser usado para reduzir o tamanho dimensional de uma imagem enquanto preserva os recursos contribuintes da imagem original. Isso pode ser usado para reduzir o ruído da imagem, eliminando informações redundantes e agrupando objetos.
O NMF também possui aplicações em compactação de dados. Pode ser usado para remover redundâncias de dados, resultando em representações compactas. Isso pode tornar os dados muito mais fáceis de armazenar e transmitir. O NMF também pode ser usado para reduzir o número de recursos em um conjunto de dados, o que pode melhorar o desempenho de um modelo de aprendizado de máquina.
O NMF é um algoritmo iterativo, o que significa que encontra a melhor solução testando repetidamente diferentes combinações de fatores. Isso o torna computacionalmente caro e não adequado para aplicações em tempo real. O algoritmo também é propenso a mínimos locais, o que pode levar a soluções abaixo do ideal.
Apesar de suas desvantagens, o NMF é uma ferramenta poderosa para mineração de dados, processamento de imagens e compressão de dados. É usado em diversas áreas, como processamento de linguagem natural, sistemas de recomendação e análise de texto.
