Python實現NMF（非負矩陣分解）

出現背景 數據分佈不均，維度大（致使計算效率低下） 難以解釋負值的實際意義（e.g.圖像數據中不可能有負值的像素點） 分解方法 將一個非負矩陣分解爲兩個非負矩陣的乘積。python 倍增更新規則（2001）： 在歐氏距離下，隨機初始化，而後不斷迭代，直到W（係數矩陣） H（基矩陣）穩定： NMP求得的是局部最優解local optima（對應global optima問題），對於局部最優算法，通常

>>阅读原文<<