About: Non-negative matrix factorization

Facets (new session)
Description
Metadata
Settings
- Rule:
- Inverse Functional Properties:
- "Same As":

About: Non-negative matrix factorization Goto Sponge NotDistinct Permalink

An Entity of Type : dbo:Band, within Data Space : dbpedia.org associated with source document(s)
QRcode icon

http://dbpedia.org/describe/?url=http%3A%2F%2Fdbpedia.org%2Fresource%2FNon-negative_matrix_factorization&graph=http%3A%2F%2Fdbpedia.org&graph=http%3A%2F%2Fdbpedia.org

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.

Attributes	Values
rdf:type	Band
rdfs:label	Nichtnegative Matrixfaktorisierung (de) Factorización no negativa de matrices (es) 비음수 행렬 분해 (ko) Non-negative matrix factorization (en) Неотрицательное матричное разложение (ru) Розклад невід'ємних матриць (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)
foaf:depiction
dcterms:subject	Machine learning algorithms Matrix theory Linear algebra Factorization
Wikipage page ID	3681279 (xsd:integer)
Wikipage revision ID	1110427808 (xsd:integer)
Link from a Wikipage to another Wikipage	PubMed Scientific journal Multivariate analysis Methods of detecting exoplanets Probabilistic latent semantic analysis Non-negative matrix Total variation norm Bayesian network Algorithm Permutation DNA methylation Vector quantization Matrix (mathematics) Matrix norm Matrix of ones SPECT Chemometrics Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems Gaussian noise Gene expression Genetic admixture English Wikipedia Enron Gradient descent Monomial matrix Multilinear algebra Multiplicative Weight Update Method NP-complete Convex combination Linear algebra Computational Intelligence and Neuroscience Computer vision Chinese Science Bulletin Frobenius norm Parallel computing Population genetics Machine learning algorithms Matrix theory Data mining Data stream Document-term matrix K-means clustering Lasso (statistics) Latent class model Linearity Linear algebra Data cluster Exoplanets Non-negative least squares Principal component analysis Matrix decomposition Dimension reduction Quadratic programming Regularization (mathematics) Active set Tensor Tensor software Astronomy Atmospheric Environment (journal) Audio signal processing Karhunen–Loève theorem Bioinformatics Support vector machine Collaborative filtering Wiener filter Document clustering Factorization Positron emission tomography Kullback–Leibler divergence Recommender system Sebastian Seung Loss function Maximum likelihood Artificial neural network Imputation (statistics) NQP Multilinear subspace learning Inverse matrix Nonnegative rank (linear algebra) Text mining

Faceted Search & Find service v1.17_git139 as of Feb 29 2024

Alternative Linked Data Documents: ODE Content Formats:

RDF

ODATA

Microdata

About

OpenLink Virtuoso version 08.03.3330 as of Mar 19 2024, on Linux (x86_64-generic-linux-glibc212), Single-Server Edition (378 GB total memory, 56 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software