非負行列因数分解を用いた新しいクラスタリングJMPプラットフォーム<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />データが負でない場合は、観測、変数、またはその両方をクラスタ化するために非負行列因子分解を使用できます。その性質上、NMFクラスタリングは大きな値に焦点を当てています。私たちの考えは、例えば行/列の平均を引くことによってデータを正規化し、行列を正と負の部分に分割することです。連結データ“ PosNegNMF”に適用されるNMFクラスタリングは、大きい値と小さい値に等しい重みを与えます。強力な視覚化ツールと一緒のアプローチは、私たちのプラットフォームを通してJMPで利用可能です：推論的でロバストな行列因数分解、irMF スライドには軽量の自動デモが含まれています。
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