Hệ số ma trận không âm (NMF)

Hệ số ma trận không âm (NMF) là một thuật toán học máy phổ biến được sử dụng để phân tách ma trận không âm thành hai thừa số không âm. Các thừa số thường có kích thước khác nhau, một thừa số biểu thị giá trị gần đúng của ma trận ban đầu và một thừa số đại diện cho các thành phần không âm. NMF có thể được sử dụng để xác định các mẫu trong dữ liệu có thể được sử dụng cho các tác vụ như phân cụm, học số liệu và lập mô hình chủ đề.

NMF lần đầu tiên được đề xuất bởi Paatero và Tapper (1994) và từ đó đã trở thành một kỹ thuật phổ biến trong học máy nhờ khả năng tạo ra các tính năng có thể giải thích được và khả năng chống nhiễu tốt. So với các phương pháp phân tích hệ số ma trận khác, NMF có khả năng chống lại tình trạng quá khớp tốt hơn do ràng buộc không âm của nó, giúp kiểm soát độ phức tạp của mô hình và giữ cho quá trình học của mô hình không bị phân kỳ.

NMF đã được áp dụng cho nhiều ứng dụng máy tính, bao gồm thị giác máy tính để khử nhiễu hình ảnh và nhận dạng khuôn mặt, xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phân cụm tài liệu và truy vấn tìm kiếm cũng như tin sinh học cho các cụm gen và phân tích cấu trúc protein. Ngoài ra, NMF còn được sử dụng trong các ứng dụng kỹ thuật như xử lý tín hiệu và nhận dạng hệ thống.

Kỹ thuật này có một số ưu điểm so với các phương pháp khác, bao gồm khả năng xử lý các tập dữ liệu phức tạp với các giá trị bị thiếu, trích xuất các tính năng có ý nghĩa từ dữ liệu và tạo ra kết quả có khả năng diễn giải cao. Mặc dù thành công nhưng NMF vẫn có một số hạn chế, chẳng hạn như không có khả năng nắm bắt chính xác các cấu trúc phức tạp trong dữ liệu và yêu cầu dữ liệu đầu vào phải không âm.

NMF đã trở thành một công cụ phổ biến cho các ứng dụng dựa trên dữ liệu, chẳng hạn như hệ thống gợi ý và phân khúc khách hàng. Kỹ thuật này là một công cụ mạnh mẽ để khám phá thông tin từ dữ liệu mà trước đây không thể truy cập được và có thể được sử dụng trong nhiều loại ứng dụng nhằm giảm độ phức tạp cũng như khám phá các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu.