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非负矩阵分解(NMF,Non-negative matrix f

非负矩阵分解(NMF,Non-negative matrix f

作者: 舟舟洋 | 来源:发表于2020-08-07 11:30 被阅读0次

    NMF意图是什么?

    大数据压缩,少空间对矩阵进行分解,其他矩阵分解存在负值,负值没有意义。

    NMF条件是什么?

    矩阵A=WH,A矩阵非负

    NMF具体怎么分解?

    1)初始化WH矩阵
    2)利用最小二乘或KL散度进行优化


    优化函数

    如何保证非负?

    利用最小二乘优化,指定与权重相关的学习率,让其与减法抵消,从而非负


    NMF推导.jpg

    和LFM有什么关联和区别?

    同类级别的矩阵分解方式?

    NMF(非负矩阵分解),PCA(主成分分析)、ICA(独立成分分析)、SVD(奇异值分解)、VQ(矢量量化)等
    引用:
    https://www.cnblogs.com/zhibei/p/9373120.html

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