推荐算法——非负矩阵分解(NMF)
一、矩阵分解回想 在博文推荐算法——基于矩阵分解的推荐算法中，提到了将用户-商品矩阵进行分解。从而实现对未打分项进行打分。 矩阵分解是指将一个矩阵分解成两个或者多个矩阵的乘积。对于上述的用户-商品矩阵(评分矩阵)，记为 Vm×n 。能够将其分解 ...
原文：文本主题模型之非负矩阵分解(NMF)
在文本主题模型之潜在语义索引 LSI 中，我们讲到LSI主题模型使用了奇异值分解，面临着高维度计算量太大的问题。这里我们就介绍另一种基于矩阵分解的主题模型：非负矩阵分解 NMF ，它同样使用了矩阵分解，但是计算量和处理速度则比LSI快，它是怎么做到的呢 .非负矩阵分解 NMF 概述 非负矩阵分解 non negative matrix factorization，以下简称NMF 是一种非常常用的 ...
2017-05-05 14:19 13 18336 推荐指数：
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非负矩阵分解（NMF）原理及算法实现
一、矩阵分解回想 矩阵分解是指将一个矩阵分解成两个或者多个矩阵的乘积。对于上述的用户-商品（评分矩阵），记为能够将其分解为两个或者多个矩阵的乘积，如果分解成两个矩阵和 。我们要使得矩阵和 的乘积能够还原原始的矩阵 当中，矩阵表示的是m个用户于k个主题之间的关系，而矩阵表示的是k个主题与n ...
非负矩阵分解（4）：NMF算法和聚类算法的联系与区别
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SK-Learn使用NMF（非负矩阵分解）和LDA（隐含狄利克雷分布）进行话题抽取
英文链接：http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/applications/topics_extraction_with_nmf_lda.html 这是一个使用NMF和LDA对一个语料集进行话题抽取的例子。 输入分别是是tf-idf矩阵 ...