スパイク行列のScikit学習非負行列分解（NMF）

Question

Scikit-learnの非負行列分解（NMF）を使用して、ゼロエントリにデータがない疎行列でNMFを実行しています。私は、Scikit-learnのNMF実装でゼロエントリが0または欠落しているデータを表示するかどうか疑問に思っていました。

ありがとうございました！

Answer 1

欠損値は0にすることができますが、非常に疎なマトリックスのために一杯のゼロを格納するのではなく、各行がCSRフォーマットで格納されています。

推奨事項としてNMFを使用している場合、3つの行列がすべて負でないという条件でW.HがXにほぼ等しくなるようにWとHを見つけることによって、データ行列Xを因数分解します。この行列Xを再構成すると、欠損値の一部（ゼロを格納していた部分）はゼロ以外の値になり、ゼロが残る場合もあります。この時点で、再構成された行列では、値はあなたの予測値です。

質問に答えるには、NMFモデルのデータが0か欠落していますか？一度フィットしたNMFモデルには予測値が含まれるため、ゼロとしてカウントします。これは、データの欠損値を予測する方法です。