非負値行列因子分解（Non-negative Matrix Factorization, NMF）

Overview

非負値行列因子分解は、有用な特徴量を抽出することを目的とする教師なし学習手法です。NMFでは、係数と成分が非負であること、つまり、成分とその係数が常にゼロ以上であることが求められます。したがって、この方法は個々の特徴量が非負のデータにしか適用できません。

Theory

NMFが扱えるように、データがすべて正であるようにしなければなりません。これは、原点（0, 0）に対してどの位置にあるかということが、NMFでは問題になります。したがって、抽出された非負の成分は、原点からデータへの方向だと考えることができます。

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