NMF用のデータ準備

自動データ準備(ADP)を使用するか、ビニングや正規化などの変換を指定して、Non-Negative Matrix Factorization (NMF)用のデータを準備できます。

ADPはNMFの量的属性を正規化します。

単純な(ネストしていない)データ型の列に欠損値がある場合、NMFではそれらをランダムに欠損した値として解釈します。質的データの欠損値は最頻値に置換され、量的データの欠損値は平均値に置換されます。

ネストした列に欠損値がある場合、NMFではそれらをスパースとして解釈します。スパースな量的データは0 (ゼロ)に置換され、スパースな質的データはゼロ・ベクトルに置換されます。

独自のデータ準備を行う場合、外れ値が存在するとNMFに大きな影響を与える可能性があります。ビニングまたは正規化を行う前に、クリッピング変換を実行してください。NMFでは通常、正規化を行うことによってメリットが得られます。ただし、min-max正規化で外れ値が存在すると、行列因数分解のパフォーマンスが低下します。行列因数分解のパフォーマンスを向上するには、許容誤差を減らす必要があります。しかし、許容誤差を減らすと作成時間が長くなります。