NMFについて

Non-Negative Matrix Factorizationは、属性の数が多く、それらの属性があいまいであるか、予測可能性が低い場合に役立ちます。属性を組み合せることによって、NMFで意味のあるパターン、トピックまたはテーマが生成されます。NMFは、特徴抽出アルゴリズムです。

NMFによって作成される各特徴は、元の属性セットの一次結合です。各特徴には、特徴の各属性の重みの測度である係数のセットがあります。量的属性ごと、および各質的属性の個別値ごとに別個の係数があります。係数は、すべて非負数です。