| dbo:abstract
|
- Factorización matricial no negativa (NMF o NNMF), también aproximación matricial no negativa,es un grupo de algoritmos en análisis multivariado y álgebra lineal donde una matriz V se factoriza en (habitualmente) dos matrices W y H, con la propiedad de que las tres matrices no tienen elementos negativos. Esta no negatividad hace que las matrices resultantes sean más fáciles de inspeccionar. Además, en aplicaciones tales como el procesamiento de espectrogramas de audio o actividad muscular, la no negatividad es inherente a los datos que se consideran. Dado que el problema en general no se puede resolver exactamente, comúnmente se aproxima numéricamente. NMF encuentra aplicaciones en campos tales como visión por computadora, agrupación de documentos, quimiometría, procesamiento de señal de audio y sistemas de recomendación. (es)
- Non-negative matrix factorization (NMF or NNMF), also non-negative matrix approximation is a group of algorithms in multivariate analysis and linear algebra where a matrix V is factorized into (usually) two matrices W and H, with the property that all three matrices have no negative elements. This non-negativity makes the resulting matrices easier to inspect. Also, in applications such as processing of audio spectrograms or muscular activity, non-negativity is inherent to the data being considered. Since the problem is not exactly solvable in general, it is commonly approximated numerically. NMF finds applications in such fields as astronomy, computer vision, document clustering, missing data imputation, chemometrics, audio signal processing, recommender systems, and bioinformatics. (en)
- 비음수 행렬 분해(Non-negative matrix factorization, NMF)는 음수를 포함하지 않은 행렬 V를 음수를 포함하지 않은 행렬 W와 H의 곱으로 분해하는 알고리즘이다. 행렬이 음수를 포함하지 않는 성질은 분해 결과 행렬을 찾기 쉽게 만든다. 일반적으로 행렬 분해는 정확한 해가 없기 때문에 이 알고리즘은 대략적인 해를 구하게 된다.비음수 행렬 분해는 컴퓨터 시각 처리, 문서 분류, 음파 분석, 계량분석화학, 추천 시스템 등에 쓰인다. (ko)
- Неотрицательное матричное разложение (НМР), а также неотрицательное приближение матрицы, это группа алгоритмов в и линейной алгебре, в которых матрица V разлагается на (обычно) две матрицы W и H, со свойством, что все три матрицы имеют неотрицательные элементы. Эта неотрицательность делает получившиеся матрицы более простыми для исследования. В приложениях, таких как обработка спектрограмм аудиосигнала или данных мускульной активности, неотрицательность свойственна рассматриваемым данным. Поскольку задача в общем случае неразрешима, её обычно численно аппроксимируют. НМР нашёл применение в таких областях как астрономия, компьютерное зрение, кластеризация документов, хемометрика, , рекомендательные системы, и биоинформатика. (ru)
- Розклад невід'ємних матриць (NMF(Non-negative matrix factorization)) це група алгоритмів багатовимірного аналізу та лінійної алгебри, де матриця V розкладається в, зазвичай, дві матриці W, H, враховуючи, що жодна з трьох матриць немає від'ємних елементів. Завдяки невід'ємності результуючі матриці легко перевіряються. Крім того, в таких програмах, як обробка аудіо спектрограм даним притаманна ця невід'ємність. Так як проблема немає точних розв'язків, в загальному випадку, зазвичай, знаходять числове наближення. NMF застосовується в таких областях, як машинне бачення, кластеризація документів, хемометрика, обробка аудіо сигналів і рекомендаційні системи. (uk)
|
| rdfs:comment
|
- 비음수 행렬 분해(Non-negative matrix factorization, NMF)는 음수를 포함하지 않은 행렬 V를 음수를 포함하지 않은 행렬 W와 H의 곱으로 분해하는 알고리즘이다. 행렬이 음수를 포함하지 않는 성질은 분해 결과 행렬을 찾기 쉽게 만든다. 일반적으로 행렬 분해는 정확한 해가 없기 때문에 이 알고리즘은 대략적인 해를 구하게 된다.비음수 행렬 분해는 컴퓨터 시각 처리, 문서 분류, 음파 분석, 계량분석화학, 추천 시스템 등에 쓰인다. (ko)
- Factorización matricial no negativa (NMF o NNMF), también aproximación matricial no negativa,es un grupo de algoritmos en análisis multivariado y álgebra lineal donde una matriz V se factoriza en (habitualmente) dos matrices W y H, con la propiedad de que las tres matrices no tienen elementos negativos. Esta no negatividad hace que las matrices resultantes sean más fáciles de inspeccionar. Además, en aplicaciones tales como el procesamiento de espectrogramas de audio o actividad muscular, la no negatividad es inherente a los datos que se consideran. Dado que el problema en general no se puede resolver exactamente, comúnmente se aproxima numéricamente. (es)
- Non-negative matrix factorization (NMF or NNMF), also non-negative matrix approximation is a group of algorithms in multivariate analysis and linear algebra where a matrix V is factorized into (usually) two matrices W and H, with the property that all three matrices have no negative elements. This non-negativity makes the resulting matrices easier to inspect. Also, in applications such as processing of audio spectrograms or muscular activity, non-negativity is inherent to the data being considered. Since the problem is not exactly solvable in general, it is commonly approximated numerically. (en)
- Неотрицательное матричное разложение (НМР), а также неотрицательное приближение матрицы, это группа алгоритмов в и линейной алгебре, в которых матрица V разлагается на (обычно) две матрицы W и H, со свойством, что все три матрицы имеют неотрицательные элементы. Эта неотрицательность делает получившиеся матрицы более простыми для исследования. В приложениях, таких как обработка спектрограмм аудиосигнала или данных мускульной активности, неотрицательность свойственна рассматриваемым данным. Поскольку задача в общем случае неразрешима, её обычно численно аппроксимируют. (ru)
- Розклад невід'ємних матриць (NMF(Non-negative matrix factorization)) це група алгоритмів багатовимірного аналізу та лінійної алгебри, де матриця V розкладається в, зазвичай, дві матриці W, H, враховуючи, що жодна з трьох матриць немає від'ємних елементів. Завдяки невід'ємності результуючі матриці легко перевіряються. Крім того, в таких програмах, як обробка аудіо спектрограм даним притаманна ця невід'ємність. Так як проблема немає точних розв'язків, в загальному випадку, зазвичай, знаходять числове наближення. (uk)
|
