Factorización de matrices no negativas (NMF)

La factorización de matrices no negativas (NMF) es un popular algoritmo de aprendizaje automático que se utiliza para descomponer una matriz no negativa en dos factores no negativos. Los factores suelen ser de distinto tamaño: uno representa la aproximación de la matriz original y el otro los componentes no negativos. El NMF puede utilizarse para identificar patrones en los datos que pueden emplearse en tareas como la agrupación, el aprendizaje métrico y el modelado de temas.

El NMF fue propuesto por primera vez por Paatero y Tapper (1994) y desde entonces se ha convertido en una técnica popular en el aprendizaje automático debido a su capacidad para producir características interpretables y su robustez frente al ruido. En comparación con otros métodos de factorización matricial, el NMF es más resistente al sobreajuste debido a su restricción de no negatividad, que ayuda a controlar la complejidad del modelo y evita que su aprendizaje diverja.

El NMF se ha aplicado a diversas aplicaciones informáticas, como la visión por ordenador para la eliminación de ruido en imágenes y la identificación facial, el procesamiento del lenguaje natural para la agrupación de documentos y las consultas de búsqueda, y la bioinformática para la agrupación de genes y el análisis de la estructura de las proteínas. Además, el NMF se ha utilizado en aplicaciones de ingeniería como el procesamiento de señales y la identificación de sistemas.

Esta técnica tiene varias ventajas sobre otros métodos, como su capacidad para manejar conjuntos de datos complicados con valores perdidos, extraer características significativas de los datos y producir resultados altamente interpretables. A pesar de su éxito, el NMF tiene algunas limitaciones, como su incapacidad para captar con precisión estructuras complejas en los datos y su requisito de que los datos de entrada no sean negativos.

El NMF se ha convertido en una herramienta popular para aplicaciones basadas en datos, como los sistemas de recomendación y la segmentación de clientes. Esta técnica es una poderosa herramienta para descubrir información de datos que antes era inaccesible y puede utilizarse en muchos tipos de aplicaciones para reducir la complejidad y descubrir patrones y relaciones dentro de los datos.