Nichtnegative Matrixfaktorisierung

Die Nichtnegative Matrixfaktorisierung (NMF) ist ein Verfahren zur Dimensionsreduktion von Daten. Eine Matrix mit Einträgen in den nichtnegativen reellen Zahlen wird dabei linear in Faktoren vom Rang 1 zerlegt. Durch spezielle Algorithmen kann eine Zerlegung gefunden werden, bei der auch die einzelnen Faktoren nichtnegativ sind. Diese Forderung führt in vielen Fällen zu Zerlegungen, die leichter zu interpretieren sind und die Daten als Summe von klar getrennten Komponenten darstellen. Die NMF wird seit ihrer Einführung 1999^[1] in vielen Gebieten der Wissenschaft angewandt.

1. ↑ Daniel D. Lee, H. Sebastian Seung: Learning the parts of objects by non-negative matrix factorization. In: Nature. Band 401, Nr. 6755, Oktober 1999, ISSN 1476-4687, S. 788–791, doi:10.1038/44565 (nature.com [abgerufen am 13. November 2022]).