推薦算法——非負矩陣分解(NMF)
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 ...
原文：文本主題模型之非負矩陣分解(NMF)
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 .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 ...
2017-05-05 14:19 13 18336 推薦指數：
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非負矩陣分解（NMF）原理及算法實現
一、矩陣分解回想 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（評分矩陣），記為能夠將其分解為兩個或者多個矩陣的乘積，如果分解成兩個矩陣和 。我們要使得矩陣和 的乘積能夠還原原始的矩陣 當中，矩陣表示的是m個用戶於k個主題之間的關系，而矩陣表示的是k個主題與n ...
非負矩陣分解（4）：NMF算法和聚類算法的聯系與區別
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 ...
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什么是非負矩陣分解 NMF（Non-negative Matrix Factorization ）
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SK-Learn使用NMF（非負矩陣分解）和LDA（隱含狄利克雷分布）進行話題抽取
英文鏈接：http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/applications/topics_extraction_with_nmf_lda.html 這是一個使用NMF和LDA對一個語料集進行話題抽取的例子。 輸入分別是是tf-idf矩陣 ...