NMF


非負値行列因子分解について本学DS学部の佐藤健一先生に教えて頂きました。ネットで調べてみても何に使えるのはわからないのですが,簡便で非常に強力な手法だということがわかりました。

簡単にいうと・・・というほどわかっているわけではないのですが,0以上の数値の入った行列を0以上の数値の入った行列の積にわける方法です。分けられたものの解釈が難しいのですが,基底関数とそれらの重みとみることもできます。これの何が嬉しいのかということですが,基底関数は元の特徴を抽出したもの,重みをかけて個別の事象を表せるということです。

例えばですが,ガラスに共通する性質を抽出して,それらを重ね合わせることによって,特定のガラスの性質を表現する,というようなことが可能になります(きっと)。

実際の例としては,オーケストラの音をバイオリン,ビオラ・・・の音に分割して取り出すとか様々な応用があるようです。

分割が一意ではないのにこのようなことができる理屈は理解できていませんが,大きな可能性を感じました。

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