PCA эсвэл BiomeNet-тэй адил NMF нь хяналтгүй арга юм. Хэдийгээр NMF нь өгөгдлөөс үндсэн шинж чанаруудыг гаргаж авах боломжтой боловч эдгээр онцлог нь өөр өөр ангиллыг ялгах хамгийн сайн ялгах шинж чанар гэдгийг баталж чадахгүй.
Матрицын хүчин зүйлчлэлийг хянадаг уу?
Гэсэн хэдий ч асуудал нь матрицын үржүүлэх аргуудыг бас хянадаг тул тэдгээр нь мөн хогийн саванд ордог.
Сөрөг бус матрицын хүчин зүйлчлэл нь хяналттай эсвэл хяналтгүй юу?
Сонгодог хэлбэрээрээ NMF нь хяналтгүй арга, өөрөөр хэлбэл NMF-ийг тооцоолохдоо сургалтын өгөгдлийн ангийн шошгыг ашигладаггүй. … Нэмэлт мэдээллийг Bioinformatics онлайнаас авах боломжтой.
Матрицыг үржүүлэх зарчим юу вэ?
Матрицын хүчин зүйлчлэл нь үнэлгээний матрицаас нуугдмал хүчин зүйлсийг олж илрүүлэх, тэдгээр хүчин зүйлстэй харьцуулах зүйлс болон хэрэглэгчдийг зураглах арга юм. m зүйлд n хэрэглэгчийн өгсөн үнэлгээ бүхий R үнэлгээний матрицыг авч үзье. Үнэлгээний матриц R нь n×m мөр, баганатай байна.
Матрицын хүчин зүйлчлэл машин сурахад юу вэ?
Матрицын хүчин зүйлчлэл нь зөвлөмжийн системд ашиглагддаг хамтын шүүлтүүрийн алгоритмуудын анги юм. Матрицын үржүүлэх алгоритм нь хэрэглэгчийн зүйлийн харилцан үйлчлэлийн матрицыг хоёр бага хэмжээст тэгш өнцөгт матрицын үржвэр болгон задлах замаар ажилладаг.
