NMF(Non-negative Matrix Factorization)を試してみた - のんびり読書日記

先週は言語処理学会の全国大会に参加してきたのですが、チュートリアル「推薦システム -機械学習の視点から-」で紹介されていた行列分解に興味が湧いたので実装しようと奮闘中です。とりあえず行列いじりの練習に、手元の本に説明があるNMF(Non-negative matrix factorization)を実装してみました。参考にした書籍は「Rで学ぶクラスタ解析」と「集合知プログラミング」です。 NMFはn×mの行列をn×k, k×mの2行列の積に分解する手法で、分解後の行列はクラスタリング結果としても利用できます。例えば文書の特徴をbag-of-wordsで表した文書-単語行列を分解すると、文書の各クラスタへの重要度を表す行列と、特徴語の各クラスタへの重要度を表す行列が出力されます。より詳しくは前述の書籍をご参照下さい。 作成したコードは以下の場所に置いてあります(汎用性のないコードだなぁ…)。

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推薦システムー機械学習の視点から―