Al igual que PCA o BiomeNet, NMF es un método no supervisado. Aunque NMF puede extraer las características principales de los datos, no puede garantizar que estas características sean las mejores características discriminantes para distinguir diferentes clases.
¿Se supervisa la factorización de matrices?
Sin embargo, el problema es que los métodos de factorización de matrices también están supervisados, por lo que también caen en ese contenedor.
¿La factorización de matriz no negativa es supervisada o no supervisada?
En su forma clásica, NMF es un método no supervisado, es decir, las etiquetas de clase de los datos de entrenamiento no se utilizan al calcular el NMF. … Los datos complementarios están disponibles en Bioinformatics en línea.
¿Cuál es el principio de factorización de matrices?
La factorización matricial es una técnica para descubrir los factores latentes de la matriz de calificaciones y mapear los elementos y los usuarios contra esos factores. Considere una matriz de calificaciones R con calificaciones de n usuarios para m elementos. La matriz de calificaciones R tendrá n×m filas y columnas.
¿Qué es la factorización de matrices en el aprendizaje automático?
La factorización matricial es una clase de algoritmos de filtrado colaborativo utilizados en los sistemas de recomendación. Los algoritmos de factorización de matrices funcionan descomponiendo la matriz de interacción usuario-elemento en el producto de dos matrices rectangulares de menor dimensionalidad.
