得到非负矩阵分解（NMF）的基图像矩阵和系数矩阵后，Hoyer [1] 提出可以利用L1范数和L2范数之间的差异度来衡量分解后矩阵的稀疏度。
NMF(sparseness=0.3)
加稀疏约束的NMF(sparseness=0.5)
Reference:
[1] Non-negative Matrix Factorization with Sparseness Constraints
得到非负矩阵分解（NMF）的基图像矩阵和系数矩阵后，Hoyer [1] 提出可以利用L1范数和L2范数之间的差异度来衡量分解后矩阵的稀疏度。
NMF(sparseness=0.3)
加稀疏约束的NMF(sparseness=0.5)
Reference:
[1] Non-negative Matrix Factorization with Sparseness Constraints
本文标题：矩阵的稀疏度计算（matlab）
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