文本主題模型之非負矩陣分解(NMF)

1. 非負矩陣分解(NMF)概述 　　　　非負矩陣分解(non-negative matrix factorization，以下簡稱NMF)是一種非常常用的矩陣分解方法，它可以適用於很多領域，比如圖像特徵識別，語音識別等，這裏我們會主要關注於它在文本主題模型裏的運用。 　　　　回顧奇異值分解，它會將一個矩陣分解爲三個矩陣： A=UΣVTA=UΣVT 　　　　如果降維到kk維，則表達式爲： Am×n

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