NMF (عامل المصفوفة غير السلبية) هو تقنية قوية للتعلم الآلي لتحليل مجموعات البيانات المعقدة. يتم استخدامه للكشف عن الأنماط والعلاقات المخفية في مجموعات البيانات الكبيرة ، وهو مفيد بشكل خاص في تطبيقات مثل نمذجة الموضوع ومعالجة الصور والتعرف على الكلام. يمكن ل NMF تحديد الاتجاهات ذات المغزى بسرعة في مجموعات البيانات الكبيرة ، مما يجعلها أداة لا تقدر بثمن لعلماء البيانات. إنه يعمل عن طريق تحليل مجموعة بيانات كبيرة إلى مجموعة من المكونات الأصغر والأكثر قابلية للإدارة. المكونات غير سلبية وتمثل البنية الأساسية للبيانات بطريقة قابلة للتفسير. NMF سهل الاستخدام ويمكن تطبيقه على مجموعة متنوعة من مجالات المشاكل. إنه مفيد بشكل خاص للكشف عن البنية الكامنة في مجموعات البيانات ، وكذلك لاستخراج ميزات ذات مغزى من البيانات الصاخبة. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن استخدام NMF لتحديد العلاقات بين نقاط البيانات وإنشاء تصورات ثاقبة.