როგორც PCA ან BiomeNet, NMF არის უკონტროლო მეთოდი. მიუხედავად იმისა, რომ NMF-ს შეუძლია ძირითადი მახასიათებლების ამოღება მონაცემებიდან, ის არ იძლევა გარანტიას, რომ ეს მახასიათებლები საუკეთესო დისკრიმინაციული მახასიათებლებია სხვადასხვა კლასის გასარჩევად.
არის მატრიცის ფაქტორიზაცია ზედამხედველობის ქვეშ?
თუმცა პრობლემა ის არის, რომ მატრიცის ფაქტორიზაციის მეთოდები ასევე ზედამხედველობის ქვეშაა, ასე რომ ისინი ასევე მოხვდებიან ამ ურნაში.
არაუარყოფითი მატრიცის ფაქტორიზაცია ზედამხედველობის ქვეშაა თუ არაზედამხედველობის ქვეშ?
მისი კლასიკური ფორმით, NMF არის უკონტროლო მეთოდი, ანუ სასწავლო მონაცემების კლასის ეტიკეტები არ გამოიყენება NMF-ის გამოთვლისას. … დამატებითი მონაცემები ხელმისაწვდომია ბიოინფორმატიკაში ონლაინ.
რა არის მატრიცის ფაქტორილიზაციის პრინციპი?
მატრიცის ფაქტორიზაცია არის ტექნიკა, რათა აღმოაჩინოს ფარული ფაქტორები შეფასების მატრიციდან და დააფიქსიროს ერთეულები და მომხმარებლები ამ ფაქტორებთან. განვიხილოთ შეფასებების მატრიცა R n მომხმარებლის მიერ m ელემენტის შეფასებით. შეფასებების R მატრიცას ექნება n×m რიგები და სვეტები.
რა არის მატრიცის ფაქტორიზაცია მანქანათმცოდნეობაში?
მატრიცის ფაქტორიზაცია არის ერთობლივი ფილტრაციის ალგორითმების კლასი, რომელიც გამოიყენება სარეკომენდაციო სისტემებში. მატრიცის ფაქტორიზაციის ალგორითმები მუშაობს მომხმარებლის ერთეულის ურთიერთქმედების მატრიცის დაშლით ორი ქვედა განზომილების მართკუთხა მატრიცის ნამრავლად.
