NMFによるスコアリング

Non-Negative Matrix Factorization(NMF)は、分類、回帰、クラスタリングなどの機械学習タスクで次元数を減らすための前処理ステップとして使用できます。NMFモデルのスコアリングによって、新しい特徴空間にデータ投影が生成されます。投影の規模は、レコードが特徴にマップされる強度を示します。

特徴抽出のSQLスコアリング関数では、NMFモデルがサポートされます。関数が分析構文で起動されると、その関数によって一時的NMFモデルが作成および適用されます。特徴抽出ファンクションは、FEATURE_DETAILS、FEATURE_ID、FEATURE_SETおよびFEATURE_VALUEです。