數據降維筆記——非負矩陣分解（NMF）,人臉數據特徵提取

數據降維——非負矩陣分解（NMF） 一、原理 Non-negative Matrix Factorization,實在矩陣中所有元素均爲非負數約束條件之下的矩陣分解方法。 NMF能夠廣泛應用於圖像分析、文本挖掘和語音處理等領域。 基本思想：給定一個非負矩陣V, NMF能夠找到一個非負矩陣W和一個非負矩陣H，使得矩陣W和H的乘積近似等於矩陣V中的值。 V(F∗N)=W(F∗K)∗H(K∗N) W矩陣

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