機器學習——NMF非負矩陣分解

之前學習了常用的兩種將爲技術： 主成分分析（PCA）:用於處理高斯分佈的數據 獨立成分析（ICA）：用於處理費高斯分佈的數據 而非負矩陣分解也是一張常用的數據降維技術，其基本操作和PCA、ICA類似，但是在數據都是非負的情況之下用處非常多，所以在一些特定場合（如圖像處理等），非常受歡迎，其使用方法和前兩種十分類似，參考：https://baike.baidu.com/item/非負矩陣分解/457

>>阅读原文<<