非負値行列因子分解(NMF)とK-meansが等価である話 - Qiita

NMF(Non-negative Matrix Factorization)とK-meansが等価であるという話を聞いたので参考論文を基にメモ書き程度に残しておきます。 なお、本稿では簡単な対称NMFについてしか記述しないので、それ以上を求める方は参考論文を辿って下さい。 NMF(Non-negative Matrix Factorization) 各成分が非負であるデータ行列$X=[\boldsymbol{x}_1 , ..., \boldsymbol{x}_n] \in \mathbb{R}^{p \times n}$であるとする(画像の各ピクセル値がデータ数分の行列となっている状態)。NMFではSVDやPCA等と異なり、この行列を非負行列で近似する。要するに下のようになる。 $F$ : $[ \boldsymbol{f}_1 , \ldots, \boldsymbol{f}_n] \

[p_tan]

意外な関係

[takuya-a]

まじか……

[taichitary]

知らなかった