Таблицы сопряженности и факторизация неотрицательных матриц

[Arbuz]

Спасибо за статью.
Поясните, пожалуйста, как произошёл переход к латентным переменным.
Или это «наиболее важные» из всех, полученные в результате факторизации?

[Arbuz]

Перечитал вторую статью, осознал, что мой вопрос задан не вполне корректно.
Переформулирую: почему переменные «латентные», ведь они наблюдались непосредственно?

[barmaley_exe]

Матрицы W и H были получены с помощью разложения и явно не наблюдались. Наблюдался лишь результат их перемножения.

[jzha]

Спасибо за вопрос. Я не знаю точного названия этих переменных. Вероятно, еще нет устоявшегося термина.

Как справедливо ответили ниже, эти переменные явно не наблюдались. Названия «money | success», «have good time»,… даны мной для упрощения. На самом деле вид этих «латентных» переменных сложнее. Упомянутые наблюдаемые логические переменные представлены наиболее значимо только на одной из этих осей (обратите внимание на опцию scale = «r1», для построения карты t(nmf.selected), детали можно найти в документации пакета). Поэтому да, выделенные 8 наблюдаемых переменных, с точки зрения поставленной задачи, «наиболее важные» составляющие 5 латентных переменных.

[sayuri]

Спасибо за пример. Только начинаю тему факторизации, и ваша статья помогла получить общее представление как это работает.