W faktoryzacji NMF parametr (zauważyć R w większości literatura) jest stopień zbliżania V i jest wybrany tak, że K < min ( m , n ) . Wybór parametru określa reprezentację twoich danych V w całościowej bazie złożonej z kolumn W ; W I , i = 1 , 2 , ⋯ , k . W rezultacie szeregi macierzy W i H mają górną granicękrVk<min(m,n)VWwi , i=1,2,⋯,kWH i produkt W H jest niski stopień zbliżanie V ; takżeco najwyżej k . Zatem wybór k < min ( m , n ) powinien stanowić zmniejszenie wymiarów, w którym V może być generowane / rozciągane z wyżej wymienionych wektorów bazowych.kWHVkk<min(m,n)V
Dalsze szczegóły można znaleźć w rozdziale 6 tej książki S. Theodoridis i K. Koutroumbas.
Po zminimalizowaniu wybranej funkcji kosztu w odniesieniu do i H , optymalny wybór k ( wybrany empirycznie przez pracę z różnymi podprzestrzeniami cech) powinien dać V ∗ , przybliżenie V , z cechami reprezentatywnymi dla początkowej macierzy danych V . WHkV∗VV
Praca z różnych funkcji podrzędnych przestrzeni w tym sensie, że liczbę kolumn w W , jest liczba wektorów bazowych w NMF sub-przestrzeni. I empirycznie pracy z różnymi wartościami k jest równoznaczne z pracy z różnych miejsc o obniżonej wymiarowości fabularnych.kWk