Non-negative Matrix Factorization (NMF)
データ行列 X を2つの非負行列 W と H の積で近似する手法。W は各データ点の「部品の割合」、H は「基底パターン(部品)」を表す。すべての成分が非負のため、「足し合わせで構成される」という直感的な解釈が可能。顔画像の部品分解やテキストのトピック抽出に有効。
「非負値行列因子分解(NMF)はデータを非負の「部品」に分解する」