非負値行列分解（NMF）の初歩～人の目から見て自然な要素を取り出す便利な手法～

抄録

非負値行列分解（nonnegative matrix factorization：NMF）は幅広く適用できる機械学習手法である。本解説は数学的詳細には立ち入らず、NMFの基本的なアイディアとNMFの使い方を、感覚的にわかる形で述べる。例として2光子カルシウムイメージングの動画からの神経細胞の形態とその活動の時系列の自動抽出を用いる。類似の手法であるPCAと対比し、何がNMFの強みであり、NMFであればPCAにはできない何ができるのかについて、直感的に理解することを目指す。実際に動かせるPythonコードも掲載する。