個商品之間的關系 通常在用戶對商品進行打分的過程中，打分是非負的，這就要求： 這便是非負矩陣分解 ...

一、矩陣分解回想 在博文推薦算法——基於矩陣分解的推薦算法中，提到了將用戶-商品矩陣進行分解。從而實現對未打分項進行打分。 矩陣分解是指將一個矩陣分解成兩個或者多個矩陣的乘積。對於上述的用戶-商品矩陣(評分矩陣)，記為 Vm×n 。能夠將其分解 ...

非負矩陣分解的定義及理解 「摘自《遷移學習》K-Means算法&非負矩陣三因子分解（NMTF）」 下圖可幫助理解： 舉個簡單的人臉重構例子： Python實例：用非負矩陣分解提取人臉特征 「摘自Python機器學習應用」 在sklearn ...

作者：桂。 時間：2017-04-14 06:22:26 鏈接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6685811.html 聲明：歡迎被轉載，不過記得注明出處哦~ 前言 之前梳理了一下非負矩陣分解（Nonnegative ...

　　這個算法是Lee和Seung在1999年發表在nature雜志上的。具體論文看這里：http://www.seas.upenn.edu/~ddlee/Papers/nmf.pdf。 　　看不懂英文沒關系，可以看這個中文的介紹：http://wenku.baidu.com/view ...

作者：桂。 時間：2017-04-07 07:11:54 鏈接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6679325.html 聲明：歡迎被轉載，不過記得注明出處哦~ 前言 本文為非負矩陣分解系列第三篇，在第二篇中介紹了不同准則 ...

　　　　在文本主題模型之潛在語義索引(LSI)中，我們講到LSI主題模型使用了奇異值分解，面臨着高維度計算量太大的問題。這里我們就介紹另一種基於矩陣分解的主題模型：非負矩陣分解(NMF)，它同樣使用了矩陣分解，但是計算量和處理速度則比LSI快，它是怎么做到的呢？ 1. 非負矩陣分解(NMF)概述 ...

一、使用非負最小二乘法 Non-negative matrix factorisation using non-negative least squares 問題 給定一個矩陣\(A\),將其分解成兩個非負的因子： \[A_{M \times N} \approx W_{M ...